Una visión unificada de las técnicas de estimación del gradiente IPA, SF y LR

Estudiamos los vínculos entre la técnica de estimación del gradiente del cociente de verosimilitud (LR) (a veces llamada método de la función de puntuación (SF)) y el análisis de perturbaciones infinitesimales (IPA). Mostramos cómo el IPA puede verse como un caso especial (degenerado) de las técnicas LR y SF al seleccionar una representación apropiada del espacio de muestras subyacente para un experimento de simulación dado. También mostramos cómo diferentes definiciones del espacio de muestras generan diferentes variantes del método LR, algunas de ellas combinando IPA con LR más directo. Ilustramos esto con muchos ejemplos. También damos condiciones suficientes bajo las cuales los estimadores de gradiente son imparciales.