Topics in random graphs, combinatorial optimization, and statistical inference

The manuscript is made of three chapters presenting three differenttopics on which I worked with Ph.D. students. Each chapter can be read independently of the others andshould be relatively self-contained. Chapter 1 is a gentle introduction to the theory of random graphswith an emphasis on contagions on such networks. In Chapter 2, I explain the main ideas of the objectivemethod developed by Aldous and Steele applied to the spectral measure of random graphs and themonomer-dimer problem. This topic is dear to me and I hope that this chapter will convince the readerthat it is an exciting field of research. Chapter 3 deals with problems in high-dimensional statistics whichnow occupy a large proportion of my time. Unlike Chapters 1 and 2 which could be easily extended inlecture notes, I felt that the material in Chapter 3 was not ready for such a treatment. This field ofresearch is currently very active and I decided to present two of my recent contributions

Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications

The monograph investigates the misapplication of conventional statistical techniques to fat tailed distributions and looks for remedies, when possible. Switching from thin tailed to fat tailed distributions requires more than "changing the color of the dress". Traditional asymptotics deal mainly with either n=1 or $n=\infty$, and the real world is in between, under of the "laws of the medium numbers" --which vary widely across specific distributions. Both the law of large numbers and the generalized central limit mechanisms operate in highly idiosyncratic ways outside the standard Gaussian or Levy-Stable basins of convergence. A few examples: + The sample mean is rarely in line with the population mean, with effect on "naive empiricism", but can be sometimes be estimated via parametric methods. + The "empirical distribution" is rarely empirical. + Parameter uncertainty has compounding effects on statistical metrics. + Dimension reduction (principal components) fails. + Inequality estimators (GINI or quantile contributions) are not additive and produce wrong results. + Many "biases" found in psychology become entirely rational under more sophisticated probability distributions + Most of the failures of financial economics, econometrics, and behavioral economics can be attributed to using the wrong distributions. This book, the first volume of the Technical Incerto, weaves a narrative around published journal articles

Lindley-type recursions

In dit proefschrift staat de volgende Lindley-achtige recursie centraal: Wn+1 = max{0,Bn+1 - An -Wn}. (1) Deze "niet-stijgende" recursie is belangrijk in de analyse van systemen waarbij een bediende alterneert tussen twee bedieningsstations. Een station biedt ruimte voor ´e´en klant. De bediende alterneert tussen beide stations en bediend ´e´en klant per keer. Aangenomen wordt dat voortdurend bij beide stations klanten staan te wachten. Zodra een wachtende klant een station betreed, begint de eerste fase van zijn bediening, die bestaat uit een voorbereidende fase. De bediende is hier niet bij betrokken: pas nadat de voorbereidende fase is afgerond kan een klant aan de tweede fase van zijn bediening beginnen, welke wordt uitgevoerd door de bediende. Dus de eigenlijke bediening bestaat alleen uit de tweede fase. Het kan voorkomen dat de bediende moet wachten totdat de voorbereiding van de volgende klant is afgelopen. We zijn dan ook ge¨interesseerd in de wachttijd van de bediende. Als Bn de voorbereidingstijd is voor de n-de klant en An de bedieningstijd is van de n-de klant, dan kan de wachttijd van de bediende voor de (n + 1)-ste klant beschreven worden door middel van Recursie (1). Een belangrijke observatie is dat deze recursie vrijwel identiek is aan Lindley’s recursie. Het enige verschil is het min-teken voor Wn. Dit model is gemotiveerd door diverse toepassingen waarvan er twee worden besproken in Hoofdstuk 1. De eerste toepassing betreft oog-operaties. De tweede toepassing is gerelateerd aan carousel systemen. Dit soort systemen zijn uitgebreid bestudeerd; Sectie 1.3 geeft een literatuuroverzicht. Verderop in dit hoofdstuk geven we een gedetailleerde modelbeschrijving en noemen we enkele verschillen tussen de analyse van dit model en het standaard wachtrijmodel. Hoofdstuk 2 bestudeert enkele algemene eigenschappen van Recursie (1), zoals de stabiliteit van het systeem, existentie van een evenwichtsverdeling, convergentie naar deze verdeling als n naar oneindig gaat en het staartgedrag en de covariantie functie van de verdeling van de wachttijd van de bediende. Een rode draad in dit proefschrift is de afleiding van de evenwichtsverdeling van de wachttijd van de bediende. In de volgende drie hoofdstukken leiden we deze verdeling af onder diverse aannames over de verdeling van de voorbereidingstijd en bedieningstijd van een generieke klant. We bestuderen gevallen die analoog zijn aan de klassieke M/G/1, G/PH/1 en PH/P/1 wachtrijmodellen, waarbij "P" staat voor polynomiale verdelingen. Ge¨inspireerd door de toepassingen van ons model, bekijken we enkele prestatiematen voor dit systeem, zoals de doorzet. Dit maakt een vergelijk met de prestatie van niet-alternerende systemen mogelijk. In Hoofdstuk 6 onderzoeken we methoden om de wachttijdverdeling te benaderen door de verdeling van de voorbereidingstijd of bedieningstijd te benaderen met een verdeling die exacte berekeningen mogelijk maakt. We beschrijven hoe zo’n verdel- ing kan worden gevonden en we geven een bovengrens voor de fout tussen de werkelijke wachttijdverdeling en zijn benadering. In alle voorgaande hoofdstukken hebben we aangenomen dat alle voorbereidingstijden en bedieningstijden onafhankelijk van elkaar zijn. In Hoofdstuk 7 laten we deze aanname vallen. We onderzoeken twee specifieke vormen van afhankelijkheid tussen deze variabelen. Voor beide vormen leiden we opnieuw de limietverdeling af van de wachttijd van de bediende. Hoofdstuk 8 analyseert een recursie welke een uitbreiding is van zowel Lindley’s recursie als (1). We bekijken, namelijk, de recursie Wn+1 = max{0,Bn+1 - An + YnWn}, met Yn een stochastische variabele die zowel de waarde 1 als -1 kan aannemen. Voor deze recursie onderzoeken we stabiliteit, en we berekenen de limietverdeling in twee specifieke gevallen, waarmee we de bestaande theorie voor Lindley’s recursie en Recursie (1) generaliseren. De analyse maakt duidelijk dat de technieken voor het analyseren van (1) en voor het analyseren Lindley’s recursie moeten worden gecombineerd. Diverse methoden om Lindley’s recursie te analyseren zijn ook nuttig voor de analyse van (1). Wanneer we aannemen dat de voorbereidingstijd een fase-type verdeling heeft, dan reduceert de analyse van (1) tot de analyse van een Markovketen met eindige toestandsruimte. Ook kunnen Laplace-transformaties of Wiener- Hopf technieken in diverse gevallen worden toegepast (cf. Sectie 1.6). In andere gevallen moet een niet-standaard differentiaalvergelijking worden opgelost, of moet uitgeweken worden naar een iteratieve benadering van de wachttijdverdeling. In Hoofdstuk 5 dient ook een speciale klasse van verdelingen ge¨introduceerd te worden die het mogelijk maakt om een Fredholm vergelijking op te lossen. In de meeste gevallen zijn de resultaten expliciet of kunnen worden weergegeven in termen van de oplossing van een lineair stelsel vergelijkingen, zie bijvoorbeeld Stelling 4.8. Het proefschrift wordt afgesloten met enkele afsluitende opmerkingen en diverse suggesties voor verder onderzoek

Self-Evaluation Applied Mathematics 2003-2008 University of Twente

This report contains the self-study for the research assessment of the Department of Applied Mathematics (AM) of the Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science (EEMCS) at the University of Twente (UT). The report provides the information for the Research Assessment Committee for Applied Mathematics, dealing with mathematical sciences at the three universities of technology in the Netherlands. It describes the state of affairs pertaining to the period 1 January 2003 to 31 December 2008

Tails for (max,plus) recursions under subexponentiality

We study the stationary solution of a (max,plus)-linear recursion. Under subexponentiality assumptions on the input to the recursion, we obtain the tail asymptotics of certain (max, plus)-linear functionals of this solution. (Max, plus)-linear recursions arise from FIFO queueing networks; more specifically, from stochastic event graphs. In the event graph setting, two special cases of our results are of particular interest and have already been investigated in the literature. First, the functional may correspond to the end-to-end sojourn time of a customer. Second, for two queues in tandem, the functional may correspond to the sojourn time in the second queue. Our results allow for more general networks, which we llustrate by studying the tail asymptotics of the resequencing delay due to multi-path routing