Zobrazit minimální záznam

Random Processes in Reliability Analysis
Náhodné procesy v analýze spolehlivosti
dc.contributor.advisorVolf, Petr
dc.creatorChovanec, Kamil
dc.date.accessioned2017-04-27T00:14:52Z
dc.date.available2017-04-27T00:14:52Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/33372
dc.description.abstractNázev práce: Náhodné procesy v analýze spolehlivosti Autor: Kamil Chovanec Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Doc. Petr Volf, CSc. e-mail vedoucího: volf@utia.cas.cz Abstrakt: Práce je zaměřena na analýzu spolehlivosti se zvláštním důrazem na Aalenův aditivní model. Při testování hypotéz v analýze spolehlivosti často získáváme proces, který za platnosti hypotézy konverguje ke Gaus- sovskému martingalu, jehož rozptyl umíme odhadnout rovnoměrně konzis- tentním odhadem. Dostáváme se tak vlastně k nové hypotéze o procesu získaném testováním původní hypotézy. Existuje více způsobů, jak tuto hy- potézu testovat. V práci jsou představeny některé z nich a síla těchto testů je pomocí Monte Carlo simulací porovnána pro různé modely a velikosti výběrového souboru. Ve speciálním případě je odvozen bod, který maxima- lizuje asymptotickou sílu dvou testů. Klíčová slova: Martingal, Aalenův aditivní model, riziková funkce 1cs_CZ
dc.description.abstractTitle: Random Processes in Reliability Analysis Author: Kamil Chovanec Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Doc. Petr Volf, CSc. Supervisor's e-mail address: volf@utia.cas.cz Abstract: The thesis is aimed at the reliability analysis with special em- phasis at the Aalen additive model. The result of hypothesis testing in the reliability analysis is often a process that converges to a Gaussian martingale under the null hypothesis. We can estimate the variance of the martingale using a uniformly consistent estimator. The result of this estimation is a new hypothesis about the process resulting from the original hypothesis. There are several ways to test for this hypothesis. The thesis presents some of these tests and compares their power for various models and sample sizes using Monte Carlo simulations. In a special case we derive a point that maximizes the asymptotic power of two of the tests. Keywords: Martingale, Aalen's additive model, hazard function 1en_US
dc.languageSlovenčinacs_CZ
dc.language.isosk_SK
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectMartingalcs_CZ
dc.subjectAalenův aditivní modelcs_CZ
dc.subjectriziková funkcecs_CZ
dc.subjectMartingaleen_US
dc.subjectAalen's additive modelen_US
dc.subjecthazard functionen_US
dc.titleNáhodné procesy v analýze spolehlivostisk_SK
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2011
dcterms.dateAccepted2011-01-25
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId42169
dc.title.translatedRandom Processes in Reliability Analysisen_US
dc.title.translatedNáhodné procesy v analýze spolehlivostics_CZ
dc.contributor.refereeProkešová, Michaela
dc.identifier.aleph001283997
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelmagisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineProbability, mathematical statistics and econometricsen_US
thesis.degree.disciplinePravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.thesis.typediplomová 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, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
uk.degree-discipline.enProbability, mathematical statistics and econometricsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csNázev práce: Náhodné procesy v analýze spolehlivosti Autor: Kamil Chovanec Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Doc. Petr Volf, CSc. e-mail vedoucího: volf@utia.cas.cz Abstrakt: Práce je zaměřena na analýzu spolehlivosti se zvláštním důrazem na Aalenův aditivní model. Při testování hypotéz v analýze spolehlivosti často získáváme proces, který za platnosti hypotézy konverguje ke Gaus- sovskému martingalu, jehož rozptyl umíme odhadnout rovnoměrně konzis- tentním odhadem. Dostáváme se tak vlastně k nové hypotéze o procesu získaném testováním původní hypotézy. Existuje více způsobů, jak tuto hy- potézu testovat. V práci jsou představeny některé z nich a síla těchto testů je pomocí Monte Carlo simulací porovnána pro různé modely a velikosti výběrového souboru. Ve speciálním případě je odvozen bod, který maxima- lizuje asymptotickou sílu dvou testů. Klíčová slova: Martingal, Aalenův aditivní model, riziková funkce 1cs_CZ
uk.abstract.enTitle: Random Processes in Reliability Analysis Author: Kamil Chovanec Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Doc. Petr Volf, CSc. Supervisor's e-mail address: volf@utia.cas.cz Abstract: The thesis is aimed at the reliability analysis with special em- phasis at the Aalen additive model. The result of hypothesis testing in the reliability analysis is often a process that converges to a Gaussian martingale under the null hypothesis. We can estimate the variance of the martingale using a uniformly consistent estimator. The result of this estimation is a new hypothesis about the process resulting from the original hypothesis. There are several ways to test for this hypothesis. The thesis presents some of these tests and compares their power for various models and sample sizes using Monte Carlo simulations. In a special case we derive a point that maximizes the asymptotic power of two of the tests. Keywords: Martingale, Aalen's additive model, hazard function 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.identifier.lisID990012839970106986


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