Original title: Aplikace zobecněného lineárního modelu na směsi pravděpodobnostních rozdělení
Translated title: Application of generalized linear model for mixture distributions
Authors: Pokorný, Pavel ; Malá, Ivana (advisor) ; Pavelka, Roman (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2009
Language: cze
Publisher: Vysoká škola ekonomická v Praze
Abstract: [cze] [eng]
Předkládaná práce je zaměřena na použití směsí pravděpodobnostních rozdělení ve zobecněném lineárním modelu. Teoretická část je rozdělena do dvou kapitol. V první kapitole je definován zobecněný lineární model (GLM), jako alternativa ke klasickému lineárnímu regresnímu modelu. Druhá kapitola se zabývá konečnou směsí pravděpodobnostních rozdělení a odhadem jejích parametrů. V závěru druhé kapitoly jsou pak předchozí úvahy spojeny v konečně smíšený zobecněný lineární model. Poslední třetí kapitola práce pak demonstruje použití modelu na generovaných datech. This thesis is intent on using mixtures of probability distributions in generalized linear model. The theoretical part is divided into two parts. In the first chapter a generalized linear model (GLM) is defined as an alternative to the classical linear regression model. The second chapter describes the mixture of probability distributions and estimate of their parameters. At the end of the second chapter, the previous theories are connected into the finite mixture generalized linear model. The last third part is practical and shows concrete examples of these models.
Keywords: EM algorithm; finite mixture distribution; generalized linear model; EM algoritmus; konečná směs rozdělení; zobecněný lineární model

Institution: University of Economics, Prague (web)
Document availability information: Available in the digital repository of the University of Economics, Prague.
Original record: http://www.vse.cz/vskp/eid/21165

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-17135


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > University of Economics, Prague
Academic theses (ETDs) > Master’s theses