Název: | Comparison of Confidence Sets Designs for Various Degrees of Knowledge |
Autoři: | Ajgl, Jiří Straka, Ondřej |
Citace zdrojového dokumentu: | AJGL, J. STRAKA, O. Comparison of Confidence Sets Designs for Various Degrees of Knowledge. In Proceedings of the 2021 24th International Conference on Information Fusion (FUSION). Sun City: IEEE, 2021. s. 1-7. ISBN: 978-1-73774-971-4 , ISSN: neuvedeno |
Datum vydání: | 2021 |
Nakladatel: | IEEE |
Typ dokumentu: | konferenční příspěvek ConferenceObject |
URI: | 2-s2.0-85123410634 http://hdl.handle.net/11025/47135 |
ISBN: | 978-1-73774-971-4 |
Klíčová slova v dalším jazyce: | confidence sets;estimation fusion;unknown dependence |
Abstrakt v dalším jazyce: | Confidence sets are random sets constructed in such a way that the probability that they contain the estimated parameter achieves a chosen level. This paper deals with combining information from two estimates and discusses several designs with respect to various degrees of knowledge of the joint probability density function. Namely, the designs by fusion, intersection and union are considered for unknown joint density, known Gaussian joint density and Gaussian joint density with unknown cross-covariance. Evaluation criteria are proposed and the confidence sets are compared using simple numerical example. |
Práva: | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. © ISIF |
Vyskytuje se v kolekcích: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|
article_FUSION2021_AjSt.pdf | 313,31 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít Vyžádat kopii |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/47135
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.