Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 7

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  binomial distribution
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Tennis, as one of the most popular individual sports in the world, holds an important role in the betting world. There are two main categories of bets: pre-match betting, which is conducted before the match starts, and live betting, which allows placing bets during the sporting event. Betting systems rely on setting sports odds, something historically done by domain experts. Setting odds for live betting represents a challenge due to the need to follow events in real-time and react accordingly. In tennis, hierarchical models often stand out as a popular choice when trying to predict the outcome of the match. These models commonly leverage a recursive approach that aims to predict the winner or the final score starting at any point in the match. However, recursive expressions inherently contain computational complexity which hinders the efficiency of methods relying on them. This paper proposes a more resource-effective alternative in the form of a combinatorial approach based on a binomial distribution. The resulting accuracy of the combinatorial approach is identical to that of the recursive approach while being vastly more efficient when considering the execution time, making it a superior choice for live betting in this domain.
2
Content available remote Discrete-Time Leap Method for Stochastic Simulation
EN
We present an approach to improve the efficiency of stochastic simulation for large and dense biochemical reaction networks. We use stochastic Petri nets as modelling framework, but the proposed simulation approach is not limited to Petri net representations. The underlying continuous-time Markov chain (CTMC) is converted to an equivalent discrete-time Markov chain (DTMC); this itself gains no efficiency. We improve the efficiency via discrete-time leaps, even though this results in an approximate method. The discrete-time leaps are done by applying the maximum firing rule; this reduces drastically the number of steps. The presented algorithm is implemented in our modelling and simulation tool Snoopy, as well as in our advanced analysis and model checking tool MARCIE. We demonstrate the approach on models of different sizes and complexities.
EN
The design of a new mixed attribute control chart adapted to a truncated life test has been pre-sented. It was assumed that the lifetime of a product follows the Weibull distribution and the number of failures was observed using a truncated life test, where the test duration was specified as a fraction of the mean lifespan. The proposed control chart consists of two pairs of control limits based on a binomial distribution and one lower bound. The average run length of the chart was determined for various levels of shift constants and specified parameters. The efficiency of the chart is compared with an existing control chart in terms of the average run length. The application of the proposed chart is discussed with the aid of a simulation study.
PL
W artykule opisano zastosowanie metody opcji realnych (ROV - Real Options Valuation) w wycenie górniczych projektów inwestycyjnych. Celem opracowania jest przedstawienie omawianej metody oraz przeprowadzenie przykładu obliczeniowego dla wybranej hipotetycznej inwestycji górniczej (z opcją odroczenia). Opisano metodologię wyceny opcji realnych przy użyciu drzewa dwumianowego. Podano przykład obliczeniowy z zastosowaniem metodologii.
EN
The article describes the application of a real options valuation (ROV) method for the cost assessment of mining investment projects. The aim of the study is to present the method under consideration and carrying out of an example of calculations for a selected hypothetical mining investment (with the option of postponing). A real option valuation methodology was described with the use of the binomial distribution. A calculation example with the use of the said methodology was presented.
EN
From the theory of reliability it follows that the greater the observational redundancy in a network, the higher is its level of internal reliability. However, taking into account physical nature of the measurement process one may notice that the planned additional observations may increase the number of potential gross errors in a network, not raising the internal reliability to the theoretically expected degree. Hence, it is necessary to set realistic limits for a sufficient number of observations in a network. An attempt to provide principles for finding such limits is undertaken in the present paper. An empirically obtained formula (Adamczewski 2003) called there the law of gross errors, determining the chances that a certain number of gross errors may occur in a network, was taken as a starting point in the analysis. With the aid of an auxiliary formula derived on the basis of the Gaussian law, the Adamczewski formula was modified to become an explicit function of the number of observations in a network. This made it possible to construct tools necessary for the analysis and finally, to formulate the guidelines for determining the upper-bounds for internal reliability indices. Since the Adamczewski formula was obtained for classical networks, the guidelines should be considered as an introductory proposal requiring verification with reference to modern measuring techniques.
PL
Z teorii niezawodności wynika, że im większy jest nadmiar obserwacyjny w sieci, tym wyższy poziom jej niezawodności wewnętrznej. Biorąc jednakże pod uwagę fi zykalną naturę procesu pomiaru można zauważyć, że projektowane dodatkowe obserwacje mogą zwiększyć liczbę potencjalnych błędów grubych w sieci, nie podnosząc niezawodności wewnętrznej do oczekiwanego według teorii poziomu. Niezbędne jest zatem ustalenie realistycznych poziomów górnych dla liczby obserwacji w sieci. W niniejszym artykule podjęta jest próba sformułowania zasad ustalania takich poziomów. Jako punkt wyjściowy w analizie przyjęto uzyskaną na drodze empirycznej formułę (Adamczewski 2003), nazwaną prawem błędów grubych, pozwalającą wyznaczyć prawdopodobieństwo wystąpienia w sieci określonej liczby błędów grubych. Przy użyciu pomocniczej zależności wyprowadzonej na podstawie gaussowskiego rozkładu błędów dokonano modyfikacji formuły Adamczewskiego, przekształcając ją w jawną funkcję liczby obserwacji w sieci. Umożliwiło to skonstruowanie narzędzi niezbędnych do analizy, i ostatecznie sformułowanie wskazań co do wyznaczania górnych limitów niezawodności wewnętrznej sieci. Ponieważ formuła Adamczewskiego uzyskana została dla sieci klasycznych, wskazania niniejsze powinny być potraktowane jako wstępna propozycja wymagająca sprawdzenia w odniesieniu do nowoczesnych technik pomiarowych.
6
Content available remote Improved bounds on bell numbers and on moments of sums of random variables
EN
We provide bounds for moments of sums of sequences of independent random variables. Concentrating on uniformly bounded nonnegative random variables, we are able to improve upon previous results due to Johnson et al. [10] and Latała [12]. Our basic results provide bounds involving Stirling numbers of the second kind and Bell numbers. By deriving novel effective bounds on Bell numbers and the related Bell function, we are able to translate our moment bounds to explicit ones, which are tighter than previous bounds. The study was motivated by a problem in operation research, in which it was required to estimate the Lp-moments of sums of uniformly bounded non-negative random variables (representing the processing times of jobs that were assigned to some machine) in terms of the expectation of their sum.
7
Content available Ekonomiczny model badań niezawodnościowych goi
EN
This paper studies the methods and guidelines in minimum sample size determination provided by JEDEC/ FSA joint publication and points out their drawbacks, inconsistency, and misguidance. We provide an exact method and easy-to-use numerical solution by extending JEDEC's formula to any allowed failure number, target defect density, and confi dence level. Important guidelines are also provided for reliability practitioners to reduce possible errors resulting from imperfect sampling procedures and to avoid mistakes in defect density evaluation against a target defect density (D0). Our proposed method can be applied to any reliability tests with the binomial distribution to determine a minimum sample size to save wafers and testing resources.
PL
Niniejsza praca analizuje metody i wytyczne dotyczące wyznaczania minimalnego rozmiaru próbki podane we wspólnej publikacji JEDEC/ FSA, wskazując na ich wady, niekonsekwencje i błędne wskazówki. W artykule podajemy dokładne i łatwe w użyciu rozwiązanie, które rozciąga wzór JEDEC na wszelką dozwoloną liczbę uszkodzeń, dopuszczalną gęstość defektów i poziom ufności. Przedstawiamy również ważne wytyczne dla specjalistów w zakresie niezawodności pozwalające zredukować możliwe błędy wynikające z niedoskonałych procedur próbkowania oraz uniknąć pomyłek w ocenie gęstości defektów względem dopuszczalnej gęstości defektów (D0). Proponowana przez nas metoda może być stosowana we wszelkich testach niezawodnościowych z rozkładem dwumianowym do wyznaczania minimalnego rozmiaru próbki przy oszczędnym użyciu płytek i środków badawczych.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.