Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: funkcja odporności

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Decision-Making under uncertainty using Info-Gap Theory and a new multi-dimensional RDM interval arithmetic

Piegat A., Tomaszewska K.

Przegląd Elektrotechniczny

2013

R. 89, nr 8

71--76

Decision-making is an integral part of technical problem-solving. In this study, two decision theories, which are capable to deal with uncertain information – Info-Gap Theory and RDM (Relative-Distance-Measure) interval arithmetic, are presented. The paper shows some aspects of the robustness function and uses each approach to evaluate the example of charging car battery. The comparison of Info-Gap Theory and RDMarithmetic not only improves understanding of these methods, it also suggests some broader insights into robustness understanding.

Podejmowanie decyzji jest nieodłączną częścią rozwiązywania technicznych problemów. W artykule zaprezentowano dwie metody, które rozwiązują problemy z niepewnymi danymi – Teoria Luk Informacyjnych i arytmetyka interwałowa RDM (Relative-Distance-Measure). Przedstawiono działanie każdej z metod na przykładzie ładowania akumulatora samochodowego. Porównanie Teorii Luk Informacyjnych i arytmetyki RDM nie tylko umożliwia głębsze poznanie tych metod, ale również sugeruje pewne szersze spojrzenie na rozwiązywanie problemów w warunkach niepewności.

Koncepcja odporności według Ryszarda Zielińskiego. Odporność w modelach parametrycznych

Boratyńska A.

Mathematica Applicanda

2012

Vol. 40, No. 2

83–-92

The concept of robustness of statistical procedures is one of the most important subject in Zielinski's papers. In this article the development of the idea of robustness as introduced in Zielinski's papers is presented. The definitions of a supermodel and a robustness function are given. The problem of the robust estimation of a scale parameter in an exponential model and the robustness of tests for comparison of means in two or more populations are described. Robustness in Bayesian statistical models is connected with an unexactly specified prior distribution. Here the following Zielinski's results in Bayesian robustness are presented: the most stable estimator in the Poisson model and the Bayes optimal stopping rule in a homogeneous Poisson process with conjugate classes of priors, the optimal experimental designs in Bayesian linear models under variation in the prior, an upper bound for the Kolmogorov distance between the posterior distributions in terms of that between the prior distributions.