Correlation in probabilistic simulation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F11%3APU96410" target="_blank" >RIV/00216305:26110/11:PU96410 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Correlation in probabilistic simulation
Popis výsledku v původním jazyce
The objective of this paper is twofold. Firstly to deliver theoretical bounds for performance of simulation techniques of Monte Carlo type measuring the ability to fulfill prescribed correlation matrices. Secondly, we study the performance in correlationcontrol 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, other related to averages of correlation errors. We study 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 uncor
Název v anglickém jazyce
Correlation in probabilistic simulation
Popis výsledku anglicky
The objective of this paper is twofold. Firstly to deliver theoretical bounds for performance of simulation techniques of Monte Carlo type measuring the ability to fulfill prescribed correlation matrices. Secondly, we study the performance in correlationcontrol 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, other related to averages of correlation errors. We study 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 uncor
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JM - Inženýrské stavitelství
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2011
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
Applications of Statistics and Probability in Civil Engineering
ISBN
978-0-415-66986-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
2931-2939
Název nakladatele
Neuveden
Místo vydání
Zurich, Švýcarsko
Místo konání akce
Zurich
Datum konání akce
1. 8. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—