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【24h】

Bivariate conditioning approximations for multivariate normal probabilities

机译：多元正态概率的双变量条件近似

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New formulas are derived for multivariate normal probabilities defined for hyper-rectangular probability regions. The formulas use conditioning with a sequence of bivariate normal probabilities. The result is an approximate formula for multivariate normal probabilities which uses a product of bivariate normal probabilities. The new approximation method is compared with approximation methods based on products of univariate normal probabilities, using tests with random covariance-matrix/probability-region problems for up to twenty variables. The reordering of variables is studied to improve efficiency of the new method.
机译：为超矩形概率区域定义的多元正态概率导出了新公式。这些公式使用具有二元正态概率序列的条件。结果是使用二元正态概率乘积的多元正态概率的近似公式。通过对多达二十个变量进行随机协方差矩阵/概率区域问题测试，将新的近似方法与基于单变量正态概率乘积的近似方法进行了比较。研究了变量的重排序以提高新方法的效率。

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