DOI QR코드

DOI QR Code

층화추출에 의한 통제변수의 시뮬레이션 성과분석

Simulation Analysis of Control Variates Method Using Stratified sampling

  • 권치명 (동아대학교 경영대학 경영정보학과) ;
  • 김성연 (동아대학교 경영대학 경영정보학과) ;
  • 황성원 (동아대학교 경영대학 경영정보학과)
  • 투고 : 2009.12.01
  • 심사 : 2010.03.11
  • 발행 : 2010.03.31

초록

본 연구는 층화추출법과 통제변수기법을 시뮬레이션 실험설계에서 동시에 사용하여 파라미터의 추정 효율성을 개선하는 방법을 제안하였다. 시뮬레이션을 수행하는 도중에 수집한 표준화 부가변수를 통제변수기법에 활용하여 파라미터 추정을 위한 반응변수의 오차를 줄이도록 하였으며 통제변수 구성에 사용되지 않은 부가변수를 층화변수로 활용하는 층화추출기법을 적용하여 통제반응변수의 변이성을 추가로 감소하였다. 반응변수와 통제변수 사이의 공분산 관계가 알려진 경우에 두 방법을 동시에 활용하여 파라미터를 추정하는 기법의 시뮬레이션 효율성을 이론적으로 도출하였다. 반응변수와 통제변수 사이의 상관관계 구조가 알려지지 않은 경우 선택된 모형의 시뮬레이션 결과는 제안된 층화 통제 추정기법이 층화추출법이나 통제변수기법을 개별적으로 적용하여 파라미터를 추정하는 것보다 우수한 것으로 나타나고 있다.

This research suggests a unified scheme for using stratified sampling and control variates method to improve the efficiency of estimation for parameters in simulation experiments. We utilize standardized concomitant variables defined during the course of simulation runs. We first use these concomitant variables to counteract the unknown error of response by the method of control variates, then use a concomitant variable not used in the controlled response and stratify the response into appropriate strata to reduce the variation of controlled response additionally. In case that the covariance between the response and a set of control variates is known, we identify the simulation efficiency of suggested method using control variates and stratified sampling. We conjecture the simulation efficiency of this method is better than that achieved by separated application of either control variates or stratified sampling in a simulation experiments. We investigate such an efficiency gain through simulation on a selected model.

키워드

참고문헌

  1. Anderson, T. W., An Introduction to Multivariates Statistical Analysis, John Wiley & Sons, New York, 1984.
  2. Cochran, W.C., Sampling Techniques, John Wiley & Sons, New York, 1977.
  3. Law, A.M. and Kelton, W.D., Simulation Modeling and Analysis, 2nd Edition, MacGraw-Hill, New York, 2000.
  4. Kleijnen J.P.C., Statistical Techniques in Simulation, Part I. Marcel Decker, Inc., New York, 1974.
  5. Kwon, C. and Tew, J.D., "Strategies for Combining Antithetic Variates and Control Varuates in Designed Simulation Experiments," Management Science, vol. 40, no. 8, pp. 1021-1034, 1994. https://doi.org/10.1287/mnsc.40.8.1021
  6. Kwon, C. and Tew, J.D., "Combined Correlation Methods for Meta-model Estimation in Multi-population Simulation Experiments," J. Statistical Computation and Simulation, vol. 49. pp. 49-75, 1994. https://doi.org/10.1080/00949659408811560
  7. Pritsker, A.A.B. and O'Reilly, J., Simulation with Visual SLAM and AWeSim, John Wiley & Sons, New York, 1999.
  8. Sethi, V.K., "A note on Optimum Stratification of populations for estimating population means," Australian Journal of Statistics, vol. 5. pp. 20-33, 1963. https://doi.org/10.1111/j.1467-842X.1963.tb00134.x
  9. Schruben, L.W. and Margolin, B.H., "Pseudo-random Number Assignment in Statistically Designed Simulation and Distribution Sampling Experiments," JASA, vol. 73, pp. 504-525, 1978. https://doi.org/10.1080/01621459.1978.10480044
  10. Wilson, J.R. and Pritsker, A.A.B., "Experimental Evaluation of Variance Reduction Techniques for Queueing Simulation Using Generalized Concomitant Variables," Management Science, vol. 30, pp. 1459-1472, 1984. https://doi.org/10.1287/mnsc.30.12.1459