Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On correlation control in Monte Carlo type sampling

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F10%3APU90719" target="_blank" >RIV/00216305:26110/10:PU90719 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On correlation control in Monte Carlo type sampling

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The objective of this paper is a study of performance of correlation control of recently proposed procedure for sampling from a multivariate population within the framework of Monte Carlo simulations (especially Latin Hypercube Sampling). In particular,we study the ability of the method to fulfill the prescribed correlation structure of a random vector for various sample sizes and number of marginal variables. Two norms of correlation error are defined, one very conservative and related to extreme errors and other related to averages of correlation errors. We study the behavior of Pearson correlation coefficient for Gaussian vectors and Spearman rank order coefficient (as a distribution-free correlation measure). Theoretical results on performance bounds for both correlation types in the case of desired uncorrelatedness are compared to performance of the proposed technique and also to other previously developed techniques for correlation control, namely the Cholesky orthogonalization

  • Název v anglickém jazyce

    On correlation control in Monte Carlo type sampling

  • Popis výsledku anglicky

    The objective of this paper is a study of performance of correlation control of recently proposed procedure for sampling from a multivariate population within the framework of Monte Carlo simulations (especially Latin Hypercube Sampling). In particular,we study the ability of the method to fulfill the prescribed correlation structure of a random vector for various sample sizes and number of marginal variables. Two norms of correlation error are defined, one very conservative and related to extreme errors and other related to averages of correlation errors. We study the behavior of Pearson correlation coefficient for Gaussian vectors and Spearman rank order coefficient (as a distribution-free correlation measure). Theoretical results on performance bounds for both correlation types in the case of desired uncorrelatedness are compared to performance of the proposed technique and also to other previously developed techniques for correlation control, namely the Cholesky orthogonalization

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JM - Inženýrské stavitelství

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/KJB201720902" target="_blank" >KJB201720902: Rozvoj numerických metod analýzy problémů stochastické výpočtové mechaniky</a><br>

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Workshop on Reliable Engineering Computing (Robust Design - Coping with Hazards, Risk und Uncertainty)

  • ISBN

    978-981-08-5118-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    13

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Neuveden

  • Místo vydání

    Singapur

  • Místo konání akce

    Singapur

  • Datum konání akce

    3. 3. 2010

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku