Abstract
Intervals are used to represent imprecise numerical values. Modelling uncertain values with precise bounds without considering their probability distribution is infeasible in many applications. As a solution, this paper proposes the use of probability density functions instead of intervals; we consider evaluation of an arithmetical function of random variables. Since the result density cannot in general be solved algebraically, an interval method for determining itsguaranteed bounds is developed. This possibility challenges traditional Monte Carlo methods in which only stochastic characterizations for the result distribution, such as confidence bounds for fractiles, can be determined.
Abstract
Интервалы используются для ¶rt;редставления неточных численных значений. однако моделирование неточных величин интервалами с точными грани¶rt;ами без учета рас¶rt;ределений вероятности этих величин во многих случаях неприемлемо. В качестве одного из ре¶rt;ений ¶rt;редложено ис¶rt;ользовать функ¶rt;ии плотности вероятности вместо интервалов. Рассматривается вычисление арифметической функ¶rt;ии случайных переменных. Поскольку ¶rt;лотность результата не может быть в об¶rt;ем случае получена алгебраическими методами, ¶rt;редлагается интервальный подход, даю¶rt;ий для этой величины грани¶rt;ы. Такой ¶rt;одход составляет конкурен¶rt;ию тради¶rt;ионным методам Монте-Карло, которые ¶rt;озволяют о¶rt;ределить только стохастические характеристики распределения результата, такие как доверительные грани¶rt;ы квантилей.
Similar content being viewed by others
References
Berleant, D.Automatically verified reasoning with both intervals and probability density functions. Interval Computations 2 (1993), pp. 48–70.
Clark, C. E.Importance sampling in Monte Carlo analysis. Operations Research9 (1961), pp. 603–620.
Dudewicz, E. J. and Mishra, S. N.Modern mathematical statistics. John Wiley & Sons, 1988.
Morgan, M. and Henrion, M.Uncertainty. Cambridge University Press, 1990.
Ratschek, H. and Rokne, J.Computer methods for the range of functions. Ellis Horwood Limited, Chichester, England, 1984.
Williamson, R. C. and Downs, T.Probabilistic arithmetic. i. numerical methods for calculating convolutions and dependency bounds. International Journal of Approximate Reasoning4 (2) (1990), pp. 88–158.
Author information
Authors and Affiliations
Additional information
J. Pesonen, E. Hyvönen, 1996
Rights and permissions
About this article
Cite this article
Pesonen, J., Hyvönen, E. Interval approach challenges Monte Carlo simulation. Reliable Comput 2, 155–160 (1996). https://doi.org/10.1007/BF02425918
Received:
Revised:
Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/BF02425918