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タイトル: Discrete approximations of continuous distributions by maximum entropy
著者: Tanaka, Ken'ichiro
Toda, Alexis Akira
アブストラクト: In numerically implementing the optimization of an expected value in many economic models, it is often necessary to approximate a given continuous probability distribution by a discrete distribution. We propose an approximation method based on the principle of maximum entropy and minimum Kullback–Leibler information, which is computationally very simple. Our method is not intended to replace existing methods but to complement them by “fine-tuning” probabilities so as to match prescribed (not necessarily polynomial) moments exactly.
研究業績種別: 原著論文/Original Paper
資料種別: Journal Article
査読有無: あり/yes
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: Economics Letters
巻: 118
号: 3
開始ページ: 445
終了ページ: 450
年月日: 2013年
出版社: Elsevier
出現コレクション:田中 健一郎

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