|
|
Transformation of data in the framework of dynamic decision making
Chudoba, Martin ; Jirsa, Ladislav (vedoucí práce) ; Kalina, Jan (oponent)
Nazev pram: Transformace finnncnich dat, urcenyeh pro dynamicke rozhodovam Autor: Martin Cliudoba Katedra (ustav): Katedra pra.vdepodolmosti a matcrnaticke statistiky Vedouci bakalafsko prace: UNDr. Ladislav Jirsa, PhD. E-mail vedouciho: jirsaPutia.cas.cz Abst.rakt: V pfcdlo/eiic praci je pfibh'zen problem optimalm'ho rozhodovani pfi bur/oviiim obchoclovani s tzv. ''financial futures", tj. s ternrinovaiiymi finaric.iiimi obchody. rl'ato uloha je prevedena do zjediioduHrnrlio inatcinatif;k{''ho modolu, ktery je fesitolny za pomori metod Bay(5Ko\sk6ho odhadovani. Fitianenf data jsou inodelovana autoregreHiiim modelein a norinalniin sumc'in, jelikoz ji; ji/ vyvinu- ta rada iiastrojii ])rod])C)kladaju'kih pravc normalni KUIII, kt.erc slou/i k prcdikci vyvoje c-eny na trim. Illaviiim eileiii letcj ]jrace je ])orovnavani vyhodnosti riiznych transforniacf vstupnicli dat tak, al>y jojich sum mcl iionualuf rozdelem' a tudi'z aby predikce ceny byla. eo iiejijfesnejsi. Pfislusuy algoritiuus je uaprogramoYan v jazyce Mat.lab; prezeiita.ee dosazenyt'h vysledku tvoff zaverefniou f:ast teto praco. Klfrova slo\'a: Hayesovskr odhadovanf, finanm., trausformare dat Title: Transforniation of data, in the franunvork of dynamic1, decision making Author: Martin Cliudoba Department: Department of Probability and Mathematieal...
|
|
| |
|
|
Transformation of data in the framework of dynamic decision making
Chudoba, Martin ; Kalina, Jan (oponent) ; Jirsa, Ladislav (vedoucí práce)
Nazev pram: Transformace finnncnich dat, urcenyeh pro dynamicke rozhodovam Autor: Martin Cliudoba Katedra (ustav): Katedra pra.vdepodolmosti a matcrnaticke statistiky Vedouci bakalafsko prace: UNDr. Ladislav Jirsa, PhD. E-mail vedouciho: jirsaPutia.cas.cz Abst.rakt: V pfcdlo/eiic praci je pfibh'zen problem optimalm'ho rozhodovani pfi bur/oviiim obchoclovani s tzv. ''financial futures", tj. s ternrinovaiiymi finaric.iiimi obchody. rl'ato uloha je prevedena do zjediioduHrnrlio inatcinatif;k{''ho modolu, ktery je fesitolny za pomori metod Bay(5Ko\sk6ho odhadovani. Fitianenf data jsou inodelovana autoregreHiiim modelein a norinalniin sumc'in, jelikoz ji; ji/ vyvinu- ta rada iiastrojii ])rod])C)kladaju'kih pravc normalni KUIII, kt.erc slou/i k prcdikci vyvoje c-eny na trim. Illaviiim eileiii letcj ]jrace je ])orovnavani vyhodnosti riiznych transforniacf vstupnicli dat tak, al>y jojich sum mcl iionualuf rozdelem' a tudi'z aby predikce ceny byla. eo iiejijfesnejsi. Pfislusuy algoritiuus je uaprogramoYan v jazyce Mat.lab; prezeiita.ee dosazenyt'h vysledku tvoff zaverefniou f:ast teto praco. Klfrova slo\'a: Hayesovskr odhadovanf, finanm., trausformare dat Title: Transforniation of data, in the franunvork of dynamic1, decision making Author: Martin Cliudoba Department: Department of Probability and Mathematieal...
|
|
| |
|
|
Normal and uniform noise - violation of the assumption on noise distribution in model identification
Jirsa, Ladislav ; Pavelková, Lenka
Mathematical modelling under uncertainty together with the field of applied statistics represent tools useful in many practical domains. Widely accepted assumption of normal (Gaussian) noise has created the basis for theoretical and algorithmic solutions of respective tasks. However, many continuous variables are strictly bounded and their uncertainty may have origin in various physical processes which causes a non-normal distribution of their noise. Furthermore, adaptation of algorithms based on normal model for identification of models with bounded noise can distort the estimates due to inconsistent handling of uncertainty. This report describes a study to compare results of estimation algorithms based on assumption of normal and uniform noise. Data sequences processed by the algorithms have normal noise bounded by a low limit with respect to standard deviation. We illustrate disparity between noise assumption and a true noise distribution and its influence on the quality of the estimates. It is a part of an effort to develop theory and fast algorithms for estimation with bounded noise, applicable in practice.
|
|
|
Preliminaries of probabilistic hierarchical fault detection
Jirsa, Ladislav ; Pavelková, Lenka ; Dedecius, Kamil
The paper proposes a novel probabilistic fault detection and isolation (FDI) system that enables to evaluate dynamically the industrial system condition (health) at any level of its functional hierarchy. The investigated industrial system is considered as a set of interconnected individual components. Each component acts in its noisy environment as an imperfect participant, more or less dependent on neighbouring components and, in turn, influencing some others. The nature of the problem prevents us from expressing sufficiently hard propositions about the health of the system as a whole at once but we can observe and construct propositions at lower system hierarchies. These propositions (opinions) are combined at higher levels using the rules of probabilistic logic, retaining the ignorance and finally yielding a single opinion on the health of the whole monitored system.
|
|
|
Impact of forgetting on models of rolling mills
Dedecius, Kamil ; Jirsa, Ladislav
The research report deals with an analysis of various models for modelling of the cold sheet rolling process. It comprises a thorough analysis of a mass-flow model and its weaknesses, brief analysis of normalization impact on modelling and exhaustive analysis of 4 defined models with exponential and partial forgetting and their comparison to models without forgetting. The report ends with a computer-intensive search for new blackbox models.
|
|
|
Iterativní formulace cílů řízení v plně pravděpodobnostním návrhu
Jirsa, Ladislav ; Kárný, Miroslav ; Tesař, Ludvík
Návrh řízení převádí znalost o řízené soustavě, omezeních a cílech řízení do regulátoru. Systematická kvantifikace cílů řízení je z celého procesu nejméně podporována. Je předloženo její řešení v rámci plně pravděpodobnostního návrhu řízení (FPD) vybírajícího regulátor, který minimalizuje Kullback-Leiblerovu divergenci modelu uzavřené smyčky a ideálního modelu vyjadřujícího požadované chování. Pro složité vícerozměrné soustavy představuje nalezení ideálního modelu netriviální úlohu. Je navržena konzervativní konstrukce ideálu, v souladu s "windsurfer" přístupem k návrhu regulátoru, která iterativně modifikuje postupné cíle řízení na základě učení z chování uzavřené smyčky a tak se realisticky přibližuje ideálnímu modelu.
|
|
|
Transformace finančních dat určených pro dynamické rozhodování
Chudoba, M. ; Jirsa, Ladislav
V přredložené práci je přiblížen problém optimálního rozhodování při burzovním obchodování s tzv. "financial futures", tj. s termínovanými finančními obchody. Tato úloha je převedena do zjednodušeného matematického modelu, který je řešitelný za pomoci metod Bayesovského odhadování. Finanční data jsou modelována autoregresním modelem s normálním šumem, jelikož je již vyvinuta řada nástrojů předpokládajících právě normální šum, které slouží k predikci vývoje ceny na trhu. Hlavním cílem této práce je porovnávání výhodnosti různých transformací vstupních dat tak, aby jejich šum měl normální rozdělení a tudíž aby predikce ceny byla co nejpřesnější. Příslušný algoritmus je naprogramován v jazyce Matlab; prezentace dosažených výsledků tvoří závěrečnou část této práce.
|
|
|
Identifikace aktivity štítné žlázy a pravděpodobnostní odhadování absorbovaných dávek v nukleární medicíně
Jirsa, Ladislav ; Quinn, A. ; Varga, F.
Je předvedena bayesovská identifikace lineárního regresního modelu (tzv. dvoufázového) časové závislosti aktivity štítné žlázy při léčbě onemocnění štítné žlázy radioaktivním jódem 131I. Apriorní znalost je vyjádřena tvrdými omezeními parametrů a zahrnutím externí informace z archívu pacientských dat. Ukazuje se, že tato apriorní informace má zásadní důležitost v uvedeném kontextu, kdy data typicky obsahují pouze 2--3 zašuměná měření. Aposteriorní hustota je vzorkována algoritmem Langevinovy difúze, jehož optimalizace pro danou úlohu je vysvětlena. Jsou ukázány predikce aktivit. Je odvozen aposteriorní odhad individuální dávky s konzistentním vyčíslením neurčitosti. Je vysvětlena důležitost této práce pro klinickou praxi.
|
host ::
RSS.