An introduction to robust data analysis and its applications

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44555601%3A13440%2F24%3A43898488" target="_blank" >RIV/44555601:13440/24:43898488 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-024-06167-2" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-024-06167-2</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10479-024-06167-2" target="_blank" >10.1007/s10479-024-06167-2</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

An introduction to robust data analysis and its applications

Popis výsledku v původním jazyce

This special issue of the Annals of Operations Research delves into the critical role of robust data analysis in addressing complex real-world challenges across diverse domains, including healthcare, finance, and beyond. A collection of 25 papers explores the latest advancements in robust optimization, machine learning, and performance assessment methodologies. By showcasing the application of these techniques to real-world datasets, this issue highlights the potential of robust data analysis to inform effective decision-making in the face of uncertainty.

Název v anglickém jazyce

An introduction to robust data analysis and its applications

Popis výsledku anglicky

This special issue of the Annals of Operations Research delves into the critical role of robust data analysis in addressing complex real-world challenges across diverse domains, including healthcare, finance, and beyond. A collection of 25 papers explores the latest advancements in robust optimization, machine learning, and performance assessment methodologies. By showcasing the application of these techniques to real-world datasets, this issue highlights the potential of robust data analysis to inform effective decision-making in the face of uncertainty.

Druh

J_ost - Ostatní články v recenzovaných periodicích

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Annals of Operations Research

ISSN

0254-5330

e-ISSN

1572-9338

Svazek periodika

2024

Číslo periodika v rámci svazku

"neuveden"

Stát vydavatele periodika

CH - Švýcarská konfederace

Počet stran výsledku

3

Strana od-do

"nestrankovano"

Kód UT WoS článku

001278321800003

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85199867949