Multiple-comparison procedures for steady-state simulations
稳态模拟中的多重比较程序AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用标准化时间序列方法，并说明结果适用于渐近平稳时间序列，支持时间序列分类。
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稳态模拟中的多重比较程序
- 研究问题
- 研究多个随机系统的稳态均值如何进行同时比较，允许系统分布和渐近方差不同，并考虑各系统独立模拟的情形。
- 方法与思路
- 作者基于标准化时间序列方法，构造成对比较、所有对比、与对照及与最优系统比较的同时置信区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称当模拟长度趋于无穷，输出过程满足函数型中心极限定理即可建立区间的渐近有效性，结果也适用于渐近平稳序列。
- 阅读关注点
- 应核对函数型中心极限定理的形式、独立运行要求、区间临界值和长度分配，以及有限模拟长度下的覆盖表现。
- 阅读边界
- 仅依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；结论为渐近有效，未给有限样本保证，也不能据此推断刊本变化。
原文摘要
Suppose that there are $k \geq 2$ different systems (i.e., stochastic processes), where each system has an unknown steady-state mean performance and unknown asymptotic variance. We allow for the asymptotic variances to be unequal and for the distributions of the k systems to be different. We consider the problem of running independent, single-stage simulations to make multiple comparisons of the steady-state means of the different systems. We derive asymptotically valid (as the run lengths of the simulations of the systems tend to infinity) simultaneous confidence intervals for each of the following problems: all pairwise comparisons of means, all contrasts, multiple comparisons with a control and multiple comparisons with the best. Our confidence intervals are based on standardized time series methods, and we establish the asymptotic validity of each under the sole assumption that the stochastic processes representing the simulation output of the different systems satisfy a functional central limit theorem. Although simulation is the context of this paper, the results naturally apply to (asymptotically) stationary time series.