Zobrazit minimální záznam

Asymptotická inference pro modely stochastické geometrie
dc.contributor.advisorPawlas, Zbyněk
dc.creatorFlimmel, Daniela
dc.date.accessioned2022-07-25T14:09:52Z
dc.date.available2022-07-25T14:09:52Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/173875
dc.description.abstractWe compare three methods used in stochastic geometry in order to investigate asymp- totic behaviour of random geometrical structures in large domains or in a large intensity regime. Namely, we describe in detail the Malliavin-Stein method, the method of sta- bilization and the method of cumulants. Then, we discuss some of its possible variants, combinations or extensions. Each method is supplemented with numerous examples con- cerning limit behaviour of different kinds of point processes, random tessellations and graphs or particle processes. Specially, for a geometric characteristic of the typical cell in a weighted Voronoi tessellation, we use the minus-sampling technique to construct an unbiased estimator of the average value of this characteristic and using the method of stabilization, we establish variance asymptotic and the asymptotic normality of such es- timator. Next, we study asymptotic properties of a cylinder process in the plane derived by a Brillinger-type mixing point process. We prove a weak law of large numbers as well as a formula of the asymptotic variance for the area of the process. Under comparatively stronger assumptions, we also derive a central limit theorem for the cylinder process using the method of cumulants. 1en_US
dc.description.abstractPráce srovnává tři metody používané v rámci stochastické geometrie při studiu asymp- totického chování náhodných geometrických struktur. Jmenovitě to jsou Malliavinova- Steinova metoda, metoda stabilizace a metoda kumulantů. V práci jsou diskutovány různé varianty, kombinace a případná rozšíření těchto metod. Každá metoda je následně demonstrována na několika příkladech, kdy vyšetřujeme limitní chování různých druhů bodových procesů, náhodných teselací a grafů nebo procesů částic. Ku příkladu pro nes- traný odhad střední hodnoty nějaké geometrické statistiky typické buňky vážené Voroného teselace odvozujeme asymptotický rozptyl a asymptotickou normalitu pomocí metody sta- bilizace. Dále vyšetřujeme limitní vlastnosti dvourozměrného procesu válců odvozeného z typu Brillinger-mixing bodového procesu. Je zde odvozen slabý zákon velkých čísel a explicitní vyjádření limitního rozptylu pro plochu, kterou pokrývá sjednocení válců to- hoto procesu. Za poměrně silnějších předpokladů poté odvozujeme i centrální limitní větu použitím metody kumulantů. 1cs_CZ
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectMalliavinův kalkulus|Steinova metoda|metoda stabilizace|metoda kumulantů|bodové procesy|náhodné teselace|náhodné grafy|procesy částic|Poissonův bodový proces|Brillinger-mixing bodové procesy|Gibbsovy bodové procesycs_CZ
dc.subjectMalliavin calculus|Stein's method|stabilization method|cumulant method|point processes|random tessellations|random graphs|particle processes|Poisson point processes|Brillinger-mixing point processes|Gibbs point processesen_US
dc.titleAsymptotic inference for stochastic geometry modelsen_US
dc.typedizertační prácecs_CZ
dcterms.created2021
dcterms.dateAccepted2021-12-10
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId189937
dc.title.translatedAsymptotická inference pro modely stochastické geometriecs_CZ
dc.contributor.refereeSchulte, Matthias
dc.contributor.refereeRataj, Jan
thesis.degree.namePh.D.
thesis.degree.leveldoktorskécs_CZ
thesis.degree.disciplinePravděpodobnost a statistika, ekonometrie a finanční matematikacs_CZ
thesis.degree.disciplineProbability and statistics, econometrics and financial mathematicsen_US
thesis.degree.programProbability and statistics, econometrics and financial mathematicsen_US
thesis.degree.programPravděpodobnost a statistika, ekonometrie a finanční matematikacs_CZ
uk.thesis.typedizertační prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csPravděpodobnost a statistika, ekonometrie a finanční matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enProbability and statistics, econometrics and financial mathematicsen_US
uk.degree-program.csPravděpodobnost a statistika, ekonometrie a finanční matematikacs_CZ
uk.degree-program.enProbability and statistics, econometrics and financial mathematicsen_US
thesis.grade.csProspěl/acs_CZ
thesis.grade.enPassen_US
uk.abstract.csPráce srovnává tři metody používané v rámci stochastické geometrie při studiu asymp- totického chování náhodných geometrických struktur. Jmenovitě to jsou Malliavinova- Steinova metoda, metoda stabilizace a metoda kumulantů. V práci jsou diskutovány různé varianty, kombinace a případná rozšíření těchto metod. Každá metoda je následně demonstrována na několika příkladech, kdy vyšetřujeme limitní chování různých druhů bodových procesů, náhodných teselací a grafů nebo procesů částic. Ku příkladu pro nes- traný odhad střední hodnoty nějaké geometrické statistiky typické buňky vážené Voroného teselace odvozujeme asymptotický rozptyl a asymptotickou normalitu pomocí metody sta- bilizace. Dále vyšetřujeme limitní vlastnosti dvourozměrného procesu válců odvozeného z typu Brillinger-mixing bodového procesu. Je zde odvozen slabý zákon velkých čísel a explicitní vyjádření limitního rozptylu pro plochu, kterou pokrývá sjednocení válců to- hoto procesu. Za poměrně silnějších předpokladů poté odvozujeme i centrální limitní větu použitím metody kumulantů. 1cs_CZ
uk.abstract.enWe compare three methods used in stochastic geometry in order to investigate asymp- totic behaviour of random geometrical structures in large domains or in a large intensity regime. Namely, we describe in detail the Malliavin-Stein method, the method of sta- bilization and the method of cumulants. Then, we discuss some of its possible variants, combinations or extensions. Each method is supplemented with numerous examples con- cerning limit behaviour of different kinds of point processes, random tessellations and graphs or particle processes. Specially, for a geometric characteristic of the typical cell in a weighted Voronoi tessellation, we use the minus-sampling technique to construct an unbiased estimator of the average value of this characteristic and using the method of stabilization, we establish variance asymptotic and the asymptotic normality of such es- timator. Next, we study asymptotic properties of a cylinder process in the plane derived by a Brillinger-type mixing point process. We prove a weak law of large numbers as well as a formula of the asymptotic variance for the area of the process. Under comparatively stronger assumptions, we also derive a central limit theorem for the cylinder process using the method of cumulants. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.codeP
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV