|
|
Median in some statistical methods
Bejda, Přemysl ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent) ; Víšek, Jan Ámos (oponent)
Median pro různé statistické metody Abstrakt: V této práci se zaměřujeme na využití robustních vlastností mediánu. Pro algoritmy, které jsou v práci navržené, zkoumáme jejich breakdown point, ale i další vlastnosti jako konsistenci (silnou nebo slabou), ekvivarianci a výpočetní složitost. Z praktických důvodů hledáme především metody, které se snaží najít rovnováhu mezi výpočetní složitostí a dobrými robustními vlastnostmi, protože tyto vlastnosti obvykle stojí proti sobě. Disertace je rozdělena do dvou částí. V první části navrhujeme robustní metody na bázi exponenciálního vyrovnávání. Nejprve zobecňujeme dřívější výsledky pro exponenciální vyrovnávání v absolutní normě s využitím. regresních kvantyů. Dále navrhu- jeme metodu založenou na znaménkovém testu, která se snaží vypořádat nejen s odlehlými pozorováními, ale i detekovat čas změny modelu. V druhé části navrhujeme nové odhady parametru polohy. Konstruujeme je tak, ze nejprve najdeme množinu robustních bodů okolo geometrického mediánu, tuto množiinu dále rozšiřujeme a z bodů této množiny počítáme iterativně vážený průměrr. Díky tomu získáme robustní odhad ve smyslu breakdown pointu, který využívá více informace z pozorovaných...
|
|
|
Diskrétní a omezené vysvětlované proměnné v ekonometrii
Bejda, Přemysl ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce) ; Prášková, Zuzana (oponent)
V předložené práci studujeme diskrétní a omezené vysvětlované proměnné. Začneme binárními proměnnými. Ukážeme příklad na praktických datech, ve kterém předvedeme možnosti softwaru EViews a doplníme je o vlastní procedury, které nám pomohou v analýze dat. Pomocí metody "jackknife", či za pomoci testovací množiny (vybírané prostým náhodným výběrem) zkoumáme, jak je náš model schopen předpovídat. Srovnáme modely logit, probit a gompit. Doplníme graf odhadu podmíněné pravděpodobnosti. Výše zmíněné funkce nejsou v EViews přímo implementovány. Podobně postupujeme v případě ordinálních vysvětlovaných proměnných. Používáme stejná data jako v předchozím příkladu a také doplníme výstupy z EViews o metodu "jackknife", prostý náhodný výběr a grafy podmíněných pravděpodobností. Zabýváme se statistikou, která by nám mohla pomoci při diskusi o vhonosti modelu. Pouze z teoretického hlediska zkoumáme neuspořádané vysvětlované proměnné. V druhé kapitole se zaměříme na omezené vysvětlované proměnné. Nejprve probereme cenzorované a pak useknuté vysvětlované proměnné. Jako aplikaci uvažujeme na proměnné vyjadřující dobu trvání. Uvedeme stručně teorii k analýze přežití. Tohoto tématu se týká poslední příklad, který se zabývá tím, do kdy se nějaký výrobek přestane prodávat. Výpočty se provádí v R, neboť v EViews tato problematika...
|
|
| |
|
|
Omezené a cenzorované vysvětlované proměnné
Kostka, Rudolf ; Bejda, Přemysl (vedoucí práce) ; Komárek, Arnošt (oponent)
Nejprve se práce zaměřuje na teorii týkající se různých možností zacházení s omezenými a cenzorovanými vysvětlovanými proměnnými. Začneme s diskrétními proměnnými a ukážeme teorii k binárním a ordinálním proměnným. Poté vysvětlíme užití modelů logit a probit na praktickém příkladě a zároveň provedeme jejich srovnání. Třetí kapitola se zabývá omezenými proměnnými, konkrétně cenzorovanými, useknutými a proměnnými představující nějakou dobu trvání. V poslední kapitole popíšeme některé funkce, které lze využít při programování na vykreslení funce přežití a to v softwarech R a Mathematica. Pro srovnání uvádíme i možnosti Excelu, které jsou ale značně omezené. Ukázané funkce poté demonstrujeme na konkrétním příkladě se získanými reálnými daty. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Median in some statistical methods
Bejda, Přemysl ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce)
Median pro různé statistické metody Abstrakt: V této práci se zaměřujeme na využití robustních vlastností mediánu. Pro algoritmy, které jsou v práci navržené, zkoumáme jejich breakdown point, ale i další vlastnosti jako konsistenci (silnou nebo slabou), ekvivarianci a výpočetní složitost. Z praktických důvodů hledáme především metody, které se snaží najít rovnováhu mezi výpočetní složitostí a dobrými robustními vlastnostmi, protože tyto vlastnosti obvykle stojí proti sobě. Disertace je rozdělena do dvou částí. V první části navrhujeme robustní metody na bázi exponenciálního vyrovnávání. Nejprve zobecňujeme dřívější výsledky pro exponenciální vyrovnávání v absolutní normě s využitím. regresních kvantyů. Dále navrhu- jeme metodu založenou na znaménkovém testu, která se snaží vypořádat nejen s odlehlými pozorováními, ale i detekovat čas změny modelu. V druhé části navrhujeme nové odhady parametru polohy. Konstruujeme je tak, ze nejprve najdeme množinu robustních bodů okolo geometrického mediánu, tuto množiinu dále rozšiřujeme a z bodů této množiny počítáme iterativně vážený průměrr. Díky tomu získáme robustní odhad ve smyslu breakdown pointu, který využívá více informace z pozorovaných...
|
|
|
Median in some statistical methods
Bejda, Přemysl ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent) ; Víšek, Jan Ámos (oponent)
Median pro různé statistické metody Abstrakt: V této práci se zaměřujeme na využití robustních vlastností mediánu. Pro algoritmy, které jsou v práci navržené, zkoumáme jejich breakdown point, ale i další vlastnosti jako konsistenci (silnou nebo slabou), ekvivarianci a výpočetní složitost. Z praktických důvodů hledáme především metody, které se snaží najít rovnováhu mezi výpočetní složitostí a dobrými robustními vlastnostmi, protože tyto vlastnosti obvykle stojí proti sobě. Disertace je rozdělena do dvou částí. V první části navrhujeme robustní metody na bázi exponenciálního vyrovnávání. Nejprve zobecňujeme dřívější výsledky pro exponenciální vyrovnávání v absolutní normě s využitím. regresních kvantyů. Dále navrhu- jeme metodu založenou na znaménkovém testu, která se snaží vypořádat nejen s odlehlými pozorováními, ale i detekovat čas změny modelu. V druhé části navrhujeme nové odhady parametru polohy. Konstruujeme je tak, ze nejprve najdeme množinu robustních bodů okolo geometrického mediánu, tuto množiinu dále rozšiřujeme a z bodů této množiny počítáme iterativně vážený průměrr. Díky tomu získáme robustní odhad ve smyslu breakdown pointu, který využívá více informace z pozorovaných...
|
|
|
Median in some statistical methods
Bejda, Přemysl ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce)
Median pro různé statistické metody Abstrakt: V této práci se zaměřujeme na využití robustních vlastností mediánu. Pro algoritmy, které jsou v práci navržené, zkoumáme jejich breakdown point, ale i další vlastnosti jako konsistenci (silnou nebo slabou), ekvivarianci a výpočetní složitost. Z praktických důvodů hledáme především metody, které se snaží najít rovnováhu mezi výpočetní složitostí a dobrými robustními vlastnostmi, protože tyto vlastnosti obvykle stojí proti sobě. Disertace je rozdělena do dvou částí. V první části navrhujeme robustní metody na bázi exponenciálního vyrovnávání. Nejprve zobecňujeme dřívější výsledky pro exponenciální vyrovnávání v absolutní normě s využitím. regresních kvantyů. Dále navrhu- jeme metodu založenou na znaménkovém testu, která se snaží vypořádat nejen s odlehlými pozorováními, ale i detekovat čas změny modelu. V druhé části navrhujeme nové odhady parametru polohy. Konstruujeme je tak, ze nejprve najdeme množinu robustních bodů okolo geometrického mediánu, tuto množiinu dále rozšiřujeme a z bodů této množiny počítáme iterativně vážený průměrr. Díky tomu získáme robustní odhad ve smyslu breakdown pointu, který využívá více informace z pozorovaných...
|
|
|
Analýza stromů spolehlivosti
Masák, Tomáš ; Antoch, Jaromír (vedoucí práce) ; Bejda, Přemysl (oponent)
V práci jsou popsány vybrané procedury analýzy stromů spolehlivosti a jejich aplikace na spolehlivostní analýzu systému. Důraz je kladen především na efektivní nalezení množiny minimálních řezů za dodatečného předpokladu koherence neboli monotonie studovaných stromů spolehlivosti. Jsou představeny jak klasické způsoby hledání minimálních řezů, tak moderní přístupy využívající binární rozhodovací diagramy. Důsledné výstavbě teorie binárních rozhodovacích diagramů ze základní teorie Booleových algeber se podrobně věnujeme. Algoritmy hledání množiny minimálních řezů pomocí binárních rozhodovacích diagramů jsou popsány nejprve teoreticky a následně jsou implementovány v jazyce C++. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Omezené a cenzorované vysvětlované proměnné
Kostka, Rudolf ; Bejda, Přemysl (vedoucí práce) ; Komárek, Arnošt (oponent)
Nejprve se práce zaměřuje na teorii týkající se různých možností zacházení s omezenými a cenzorovanými vysvětlovanými proměnnými. Začneme s diskrétními proměnnými a ukážeme teorii k binárním a ordinálním proměnným. Poté vysvětlíme užití modelů logit a probit na praktickém příkladě a zároveň provedeme jejich srovnání. Třetí kapitola se zabývá omezenými proměnnými, konkrétně cenzorovanými, useknutými a proměnnými představující nějakou dobu trvání. V poslední kapitole popíšeme některé funkce, které lze využít při programování na vykreslení funce přežití a to v softwarech R a Mathematica. Pro srovnání uvádíme i možnosti Excelu, které jsou ale značně omezené. Ukázané funkce poté demonstrujeme na konkrétním příkladě se získanými reálnými daty. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Omezené a cenzorované vysvětlované proměnné
Kostka, Rudolf ; Bejda, Přemysl (vedoucí práce) ; Komárek, Arnošt (oponent)
Nejprve se práce zaměřuje na teorii týkající se různých možností zacházení s omezenými a cenzorovanými vysvětlovanými proměnnými. Začneme s diskrétními proměnnými a ukážeme teorii k binárním proměnným. Poté vysvětlíme užití modelů logit a probit na praktickém příkladě. Třetí kapitola se zabývá omezenými proměnnými, konkrétně cenzorovanými a poté se věnujeme proměnným představující nějakou dobu trvání. Ukážeme nejpoužívanější parametrické modely a Kaplan- Meierův neparametrický odhad. V poslední kapitole popíšeme některé funkce, které lze využít při programování na vykreslení funce přežití a to v softwarech R a Mathematica. Pro srovnání uvádíme i možnosti Excelu, které jsou ale značně omezené. Ukázané funkce poté demonstrujeme na konkrétním příkladě se získanými reálnými daty. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
host ::
RSS.