Correlation Control in Monte Carlo Type Sampling: Theoretical Analysis and Performance Bounds

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F11%3APU96556" target="_blank" >RIV/00216305:26110/11:PU96556 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Correlation Control in Monte Carlo Type Sampling: Theoretical Analysis and Performance Bounds

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 marginals and correlation structure of a random vector for various sample sizes. 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)

Název v anglickém jazyce

Correlation Control in Monte Carlo Type Sampling: Theoretical Analysis and Performance Bounds

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 marginals and correlation structure of a random vector for various sample sizes. 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)

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JM - Inženýrské stavitelství

OECD FORD obor

—

Projekt

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

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

1st International Symposium on Uncertainty Modelling in Engineering, held in Prague

ISBN

978-80-01-04805-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

67-70

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Praha

Datum konání akce

2. 5. 2011

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—