Vid provtagning med flera betydelser kombinerar vi prover från en ändlig lista över förslagsdistributioner. När dessa förslagsdistributioner används för att skapa kontrollvariationer är det möjligt (Owen och Zhou, 2000) att begränsa förhållandet mellan den resulterande variansen och den okända bästa förslagsdistributionen i vår lista. Minimax beklagar sig genom att ta en enhetlig blandning av förslag, men det är konservativt när det finns många komponenter. I detta papper optimerar vi provtagningsfrekvensen för blandningskomponenter för att uppnå ytterligare effektivitet. Vi visar att provtagningen variansen blandning betydelse provtagning med kontroll variater är gemensamt konvex i blandningen sannolikheter och kontroll variat regressionskoefficienter. Vi ger också en sekventiell betydelse provtagningsalgoritm för att uppskatta den optimala blandningen från provdata.
Samtidigt band REF beklagandet för provtagning av flera betydelser där förslagets fördelning är en blandning av ett begränsat antal förslagsfördelningar, genom att begränsa variationen i uppskattningarna av betydelsen av provtagning med hjälp av kontrollvariabler.
Optimal mixture weights in multiple importance sampling
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}