On precision of stochastic optimization based on estimates from censored data

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F14%3A00429210" target="_blank" >RIV/67985556:_____/14:00429210 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.14736/kyb-2014-3-0297" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.14736/kyb-2014-3-0297</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.14736/kyb-2014-3-0297" target="_blank" >10.14736/kyb-2014-3-0297</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
On precision of stochastic optimization based on estimates from censored data
Popis výsledku v původním jazyce
In the framework of a stochastic optimization problem, it is assumed that the stochastic characteristics of optimized system are estimated from randomly right?censored data. Such a case is frequently encountered in time-to-event or lifetime studies. Theanalysis of precision of such a solution is based on corresponding theoretical properties of estimated stochastic characteristics. The main concern is to show consistency of optimal solution even in the random censoring case. Behavior of solutions for finite data sizes is studied with the aid of randomly generated example.
Název v anglickém jazyce
On precision of stochastic optimization based on estimates from censored data
Popis výsledku anglicky
In the framework of a stochastic optimization problem, it is assumed that the stochastic characteristics of optimized system are estimated from randomly right?censored data. Such a case is frequently encountered in time-to-event or lifetime studies. Theanalysis of precision of such a solution is based on corresponding theoretical properties of estimated stochastic characteristics. The main concern is to show consistency of optimal solution even in the random censoring case. Behavior of solutions for finite data sizes is studied with the aid of randomly generated example.

Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—

Projekt
<a href="/cs/project/GA13-14445S" target="_blank" >GA13-14445S: Nové trendy ve stochastických ekonomických modelech za neurčitosti</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)