Correlation control in small sample Monte Carlo type simulations II: Analysis of estimation formulas, random correlation and perfect uncorrelatedness
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F12%3APU96313" target="_blank" >RIV/00216305:26110/12:PU96313 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Correlation control in small sample Monte Carlo type simulations II: Analysis of estimation formulas, random correlation and perfect uncorrelatedness
Popis výsledku v původním jazyce
This paper presents a number of theoretical and numerical results regarding correlation coefficients and two norms of correlation matrices in relation to correlation control in Monte Carlo type sampling and the designs of experiments. The paper studies estimation formulas for Pearson linear, Spearman and Kendall rank-order correlation coefficients and formulates the lower bounds on the performance of correlation control techniques such as the one presented in the companion paper Part I. In particular, probabilistic distributions of the two norms of correlation matrices defined in Part I are delivered for an arbitrary sample size and number of random variables in the case when the sampled values are ordered randomly. Next, an approximate number of designs with perfect uncorrelatedness is estimated based on the distribution of random correlation coefficients. It is shown that a large number of designs exist that perfectly match the unit correlation matrix.
Název v anglickém jazyce
Correlation control in small sample Monte Carlo type simulations II: Analysis of estimation formulas, random correlation and perfect uncorrelatedness
Popis výsledku anglicky
This paper presents a number of theoretical and numerical results regarding correlation coefficients and two norms of correlation matrices in relation to correlation control in Monte Carlo type sampling and the designs of experiments. The paper studies estimation formulas for Pearson linear, Spearman and Kendall rank-order correlation coefficients and formulates the lower bounds on the performance of correlation control techniques such as the one presented in the companion paper Part I. In particular, probabilistic distributions of the two norms of correlation matrices defined in Part I are delivered for an arbitrary sample size and number of random variables in the case when the sampled values are ordered randomly. Next, an approximate number of designs with perfect uncorrelatedness is estimated based on the distribution of random correlation coefficients. It is shown that a large number of designs exist that perfectly match the unit correlation matrix.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
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
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
PROBABILISTIC ENGINEERING MECHANICS
ISSN
0266-8920
e-ISSN
—
Svazek periodika
27
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
16
Strana od-do
1-16
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—