Thông báo đặc biệt

Seminar Xác suất thống kê
06/11/2018
 Bộ môn xác suất thống kê tổ chức buổi seminar về đề tài:
 
Sensitivity analysis: from variance analysis to
Cramer-von Mises statistics
 
Người báo cáo là Tiến sĩ Agnes Lagnoux. Cô là thành viện của Viện Toán Toulouse, Pháp, chuyên ngành 
Xác suất Thống kê và có nhiều đóng góp trong các lĩnh vực ứng dụng thống kê vào công nghiệp. 
 
Thời gian seminar: 10 giờ ngày 24-11-2018
Đại điểm: Phòng F206,
Đại học Khoa học Tự Nhiên, 227 Nguyễn Văn Cừ, Phường 4, Quận 5.
 
Kính mời quý đồng nghiệp, sinh viên các ngành toán ứng dụng, thống kê, công nghệ thông tin,...và những người có quan tâm đến tham dự.

Sensitivity analysis: from variance analysis to
Cramer-von Mises statistics

Abstract

A classical problem in the study of computer code experiments is the evaluation of the relative influence of the input variables on some numerical result obtained by a computer code. In this context, the output is seen as a function f of random inputs (generally assumed independent) and a sensitivity analysis is performed using the so-called Hoeffding decomposition. In this functional decomposition, f is expanded as an L²-sum of uncorrelated functions involving only a part of the random inputs. This leads to the Sobol index that measures the amount of randomness (the part of the variance) of the output due to one or more input variables. It remains then to estimate these Sobol indices to rank the variables with respect to their influence on the output. Nevertheless, the Sobol indices and their Monte-Carlo estimation are order two methods: thus they are well adapted to measure the contribution of an input on the deviation around the output mean and it seems very intuitive that the sensitivity of an extreme quantile of the output could depend on sets of variables that cannot be captured using only the variances.  One may generalize them with higher order methods. Indices based on contrast functions depending on the quantity of interest is a nice alternative when one considers quantiles or medians. Another promising possibility consists in defining indices depending on the whole distribution of the output conditioned by the input whose influence must be quantified.


Tp HCM, ngày 6 tháng 11 năm 2018

Bộ môn Xác suất thống kê.

 
 
Khoa Toán - Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh.
Phòng F.009, cơ sở 227 Nguyễn Văn Cừ, Quận 5, TP HCM.