Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Ryszard Zieliński’s contribution to statistical optimization and fixed-precision estimation

Tytuł:
Ryszard Zieliński’s contribution to statistical optimization and fixed-precision estimation
Autorzy:
Męczarski, M.
Data publikacji:
2012
Słowa kluczowe:
stochastic approximation
Kiefer-Wolfowitz procedure
gradient estimation
response surface analysis
simplex design
confidence set
stopping rule
fixed-precision estimation
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Professor Ryszard Zieliński's results in stochastic approximation, extremal experimental design in the framework of response surface analysis and fixed-precision set estimation are outlined. First, he proposed a randomized version of Fabian's (1967) gradient estimate in the Kiefer-Wolfowitz procedure, which reduced the number of required observations and improved the rate of convergence. Second, when considering response surface analysis and experimental designs for the gradient estimation, he constructed a randomized simplex design which resulted in the unbiased estimator. Third, he gave a method to construct confidence sets with prescribed accuracy (i. e. the width and the confidence level) by sampling independent copies of a process of interest. Professor Ryszard Zieliński's results in stochastic approximation, extremal experimental design in the framework of response surface analysis and fixed precision set estimation are outlined. First, he proposed a randomized version of Fabian's (1967) gradient estimate in the Kiefer-Wolfowitz procedure, which reduced the number of required observations and improved the rate of convergence. Second, when considering response surface analysis and experimental designs for the gradient estimation, he constructed a randomized simplex design which resulted in the unbiased estimator. Third, he gave a method to construct confidence sets with prescribed accuracy (i. e. the width and the confidence level) by sampling independent copies of a process of interest.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies