|
| |
|
|
Nonparametric Bootstrap Techniques for Implicitly Weighted Robust Estimators
Kalina, Jan
The paper is devoted to highly robust statistical estimators based on implicit weighting, which have a potential to find econometric applications. Two particular methods include a robust correlation coefficient based on the least weighted squares regression and the minimum weighted covariance determinant estimator, where the latter allows to estimate the mean and covariance matrix of multivariate data. New tools are proposed allowing to test hypotheses about these robust estimators or to estimate their variance. The techniques considered in the paper include resampling approaches with or without replacement, i.e. permutation tests, bootstrap variance estimation, and bootstrap confidence intervals. The performance of the newly described tools is illustrated on numerical examples. They reveal the suitability of the robust procedures also for non-contaminated data, as their confidence intervals are not much wider compared to those for standard maximum likelihood estimators. While resampling without replacement turns out to be more suitable for hypothesis testing, bootstrapping with replacement yields reliable confidence intervals but not corresponding hypothesis tests.
|
|
|
Korelační koeficienty a oblasti jejich použití
Rudžík, Matej ; Popela, Pavel (oponent) ; Žák, Libor (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá rôznymi typmi korelačných koeficientov a ich vlastnosťami v závislosti od rozloženia dát. Teoretická časť práce obsahuje definície jednotlivých typov korelačných koeficientov a testov súvisiacich s touto problematikou. Praktická časť porovnáva chovanie parametrických a neparametrických korelačných koeficientov v rôznych prípadoch. Toto porovnanie je realizované v programe MATLAB.
|
|
|
Nonparametric Bootstrap Techniques for Implicitly Weighted Robust Estimators
Kalina, Jan
The paper is devoted to highly robust statistical estimators based on implicit weighting, which have a potential to find econometric applications. Two particular methods include a robust correlation coefficient based on the least weighted squares regression and the minimum weighted covariance determinant estimator, where the latter allows to estimate the mean and covariance matrix of multivariate data. New tools are proposed allowing to test hypotheses about these robust estimators or to estimate their variance. The techniques considered in the paper include resampling approaches with or without replacement, i.e. permutation tests, bootstrap variance estimation, and bootstrap confidence intervals. The performance of the newly described tools is illustrated on numerical examples. They reveal the suitability of the robust procedures also for non-contaminated data, as their confidence intervals are not much wider compared to those for standard maximum likelihood estimators. While resampling without replacement turns out to be more suitable for hypothesis testing, bootstrapping with replacement yields reliable confidence intervals but not corresponding hypothesis tests.
|
|
|
Testy pro kombinaci korelačních koeficientů
Kulíšková, Michaela ; Hudecová, Šárka (vedoucí práce) ; Pešta, Michal (oponent)
Tato bakalářská práce se věnuje tématu testů pro korelační koeficienty. Jsou uvedeny základní pojmy vztahující se ke korelačnímu keoficientu, testy pro korelační koeficienty založené na výběrovém korelačním koeficinetu a dále pak testy pro kombinaci korelačních koeficientů. Tyto testy jsou založeny na předpokladu, že je k dispozici k korelačních koficientů, je známa velikost náhodných výběrů z kterých byly spočítány a předpokládá se, že se sobě rovnají. Blíže se bakalářská práce zabývá třemi různými testy a to Fisherovu metodou a lineární kombinací s Fisherovou Z-transformací a Hotellingovou transformací. Tyto metody jsou následně porovnány pomocí simulační studie.
|
|
|
Nonparametric tests of independence
Kmeťková, Diana ; Pawlas, Zbyněk (vedoucí práce) ; Hlubinka, Daniel (oponent)
Cieľom tejto bakalárskej práce je prezentovať problém testovania nezávislosti dvoch náhodných veličín v neparametrickom modeli spojitých distribučných funkcií. Čitateľ sa najskôr oboznámi so základnými pojmami z teórie nezávislosti a z oblasti testov založených na poradí. Ďalej je predstavených pár najbežnejších metód na testovanie nezávislosti. Na začiatku je spomenutý jeden zástupca parametrických metód: test na základe Pearsonovho korelačného koeficientu, ďalej sa venujeme neparametrickým testom: testu založenom na Spearmanovom korelačnom koeficiente, Kendallovom korelačnom koeficiente a korelácii vzdialenosti. Podrobnejšie sme sa zamerali na Hoeffdingov test nezávislosti, ktorý je konzistentný voči všetkým alternatívam v modeli spojitých distribučných funkcií. Na záver sú pomocou simulácií v prostredí R porovnané jednotlivé štatistické metódy na testovanie nezávislosti.
|
|
|
Porovnávání podpisů pomocí metrik pro oční pohyby
Vyhlas, Petr ; Děchtěrenko, Filip (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Porovnávání podpisových vzorů je součástí procesu ověření identity. Práce se zabývá porovnáváním podpisových vzorů pomocí metrik pro porovnávání očních pohybů. První část práce tvoří shrnutí algoritmů pro ověřování podpisových vzorů a představení metrik pro porovnávání očních pohybů. Využili jsme Levenshteinovu vzdálenost, Fréchetovu vzdálenost a vzdálenosti pomocí korelačního koeficientu k porovnávání podpisových vzorů. Zjistili jsme chování těchto metrik a zvolili arbitrární vzorec k výpočtu procentuální podobnosti dvou podpisů. Navrhli a naimplementovali jsme univerzální Windows aplikaci, která digitalizuje podpis, porovnává dva podpisy a určí míru jejich podobnosti. Provedli jsme experiment, ve kterém účastníci opakovaně vytvářeli vlastní podpis nebo věrohodně napodobovali cizí podpisový vzor. Z výsledků nevyplynulo, že se zlepšovali. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Analýza testů všeobecné a speciální tělesné připravenosti dorosteneckých kategorií v běhu na lyžích a biatlonu
Korbelář, Tomáš ; Sucharda, Jan (vedoucí práce) ; Gnad, Tomáš (oponent)
Název práce: Analýza testů všeobecné a speciální tělesné připravenosti dorosteneckých kategorií v běhu na lyžích a v biatlonu. Cíle práce: Cílem práce je posoudit platnost jednotlivých testů všeobecné a speciální tělesné připravenosti v letech 2012, 2013 a 2014 a porovnat v tomto směru dorostenecké kategorie v běhu na lyžích a v biatlonu. Metody: Z výsledku testů všeobecné a speciální tělesné připravenosti a výsledků českého pohárového žebříčku jako ukazatele výslednosti v běhu na lyžích a v biatlonu se za pomoci korelační analýzy zjišťuje míra jejich závislostí. Výsledky: Za pomoci korelační analýzy se dospělo k výsledku, že testy v biatlonu vykazují silnější závislosti než testy v běhu na lyžích. Klíčová slova: běh na lyžích, biatlon, český pohárový žebříček, dorostenci, dorostenky, korelační analýza, predikce, testové baterie, trénovanost, výslednost
|
|
|
Závislost postavení týmů v žebříčku FIFA na dosažených výsledcích na vrcholných turnajích
Kotrba, Lukáš ; Šíma, Jan (vedoucí práce) ; Omcirk, Vilém (oponent)
Název: Závislost postavení týmů v žebříčku FIFA na dosažených výsledcích na vrcholných turnajích Cíle: Hlavním cílem této práce je zjištění závislosti postavení týmů v žebříčku FIFA na dosažených výsledcích na vrcholných turnajích. Jedná se o Mistrovství světa ve fotbale v letech 1998, 2002, 2006, 2010 a 2014. Metody: Ve své práci jsem použil metod korelační a regresní analýzy, korelační koeficientu a regresní přímky. Výsledky: Veškeré výsledky budou prezentovány v analytické části práce. Byla zjištěna závislost mezi sledovanými parametry a rostoucí tendence této závislosti. Největší závislost byla na MS 2014, kde dosahovala vysokých hodnot. Nejmenší byla na MS 1998 a 2002, kde výsledky dosahovaly podprůměrných hodnot. Klíčová slova: Fotbal, FIFA, Světový žebříček FIFA, Mistrovství světa ve fotbale, korelační analýza, regresní analýza, korelační koeficient, regresní přímka
|
|
|
Pearsonův korelační koeficient a jeho využití ve statistice
Németh, Richard ; Omelka, Marek (vedoucí práce) ; Maciak, Matúš (oponent)
Cílem této práce je určení asymptotického rozdělení výběrového korelačního koeficientu bez předpokladu normality a prozkoumat následné d ůsledky tohoto rozdělení na běžně užívané sta- tistické testy nezávislosti a intervaly spolehlivosti pro korelační koeficient. Problém je vyřešen pomocí centrální limitní věty a delta metody. Dokázali jsme, že běžně užívané testy nezávislosti v praxi jsou v asymptotickém smyslu v pořádku i bez předpokladu normálního rozdělení. V práci jsou odvozené další varianty statistických test ů pro nezávislost náhodných veličín a taky další varianty interval ů spolehlivosti pro korelační koeficient bez předpokladu normality. V závěru po- mocí simulací porovnávame jednotlivé statistické testy nezávislosti a intervaly spolehlivosti pro specifická vícerozměrná rozdělení. 1
|
host ::
RSS.