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摘要
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摘要本文研究了一种新的稳态仿真输出分析方法，称为replicated batch means，该方法通过进行少量重复运行，并将这些重复运行中的观测值分组为批次。本文还介绍了并比较了选择每次重复运行初始状态的方法。更具体地说，我们证明了由replicated batch means方法构建的置信区间对于大批次大小是有效的，并推导出平稳过程和大样本量下稳态均值和方差估计量的期望值和方差的表达式。然后，我们使用这些表达式、分析示例和数值实验来比较replicated batch means方法与标准batch means方法和多次重复方法。数值结果（来自AR(1)过程和一个小型、近可分解的Markov链）表明，多次重复方法通常产生的置信区间覆盖率比标准方法和replicated batch means方法差，而replicated batch means方法在选择了良好的初始化方法和重复次数后，其置信区间覆盖率与标准batch means方法相当甚至明显更好。© 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006
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