Institute of Information Theory and Automation

Publication details

Depandent samples in empirical estimation of stochastic programming problems

Journal Article

Kaňková Vlasta, Houda Michal


serial: Austrian Journal of Statistics vol.35, p. 271-279

research: CEZ:AV0Z10750506

project(s): GA402/04/1294, GA ČR, GD402/03/H057, GA ČR, GA402/05/0115, GA ČR

keywords: stochastic programming, stability, probability metrics, Wasserstein metric, Kolmogorov metric, simulations

abstract (eng):

The paper deals with stability and empirical estimates in stochastic programming. To this end the Kolmogorov and the Wasserstein metrics are employed. Moreover a relationship between the Wasserstein metric and so-called integrated empirical process is recalled. The stability results are applied to empirical estimates. A great attention has been paid to numerical simulations in the case of independent and some types of weak dependent random samples.

abstract (cze):

Práce se zabývá problematikou stability a empirických odhadů v úlohách stochastického programování. Kolmogorova a Wassersteinva metrika jsou použity pro studium stability. Na základě výsledků o stabilitě a vztahu Wassersteinvy metriky a integrovaného empirického procesu jsou uvedeny některé výsledky o empirických odhadech. Numerické simulace jsou provedeny pro nezávislé a jednoduché typy závislých výběrů.

Cosati: 12B

RIV: BB

Responsible for information: admin
Last modification: 21.12.2012
Institute of Information Theory and Automation