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Unbiased time-average estimators for Markov chains

Nabil Kahale首次提交 2022-09-20 · 修订 2022-09-20 · v1arXiv预印本

马尔可夫链的无偏时间平均估计量AI 解读

We consider a time-average estimator $f_{k}$ of a functional of a Markov chain. Under a coupling assumption, we show that the expectation of $f_{k}$ has a limit $μ$ as the number of time-steps goes to infinity. We describe a modification of $f_{k}$ that yields an unbiased estimator $\hat f_{k}$ of $μ$ . It is shown that $\hat f_{k}$ is square-integrable and has finite expected running time. Under certain conditions, $\hat f_{k}$ can be built without any precomputations, and…We consider a time-average estimator $f_{k}$ of a functional of a Markov chain. Under a coupling assumption, we show that the expectation of $f_{k}$ has a limit $μ$ as the number of time-steps goes to infinity. We describe a modification of $f_{k}$ that yields an unbiased estimator $\hat f_{k}$ of $μ$. It is shown that $\hat f_{k}$ is square-integrable and has finite expected running time. Under certain conditions, $\hat f_{k}$ can be built without any precomputations, and…

金融 · 波动率高维与机器学习预测与混频

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