|
|
Vývoj dynamického modelu pro odhad radonové zátěže budov
Vaňková, Barbora ; Brabec, Marek (vedoucí práce) ; Komárek, Arnošt (oponent)
Název práce: Vývoj dynamického modelu pro odhad radonové zátěže budov Autor: Barbora Vaňková Katedra (ústav): Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Ing. Marek Brabec, Ph.D. e-mail vedoucího: mbrabec@cs.cas.szu Abstrakt: V předložené práci je popsána metoda odhadu funkcionálních dat na základě diskrétních pozorování a základní postupy funkcionální datové analýzy. Konkrétně se zaměřuje na vliv porušení předpokladů zobecněné cross-validační metody a na konstrukci concurrent modelu pro funkcionální data. Postupy jsou aplikovány na data, která popisují průběr objemové aktivity radonu. 1
|
|
| |
|
| |
|
|
Stochastické modelování epidemií
Vencálek, Ondřej ; Brabec, Marek (oponent) ; Antoch, Jaromír (vedoucí práce)
Nazev prace: Stochasticke modelovani epidemii Autor: Oridfej Venealek Katedra: Katedra pravdepodobnosti a matenmticke sta.t.i.stiky Vedouci diplomove prace: Prof. RNDr. .Jaromi'r Antoch. CSe. e-mail vedoucfho: Jaromir.Antoch'3mff.cuni.c-/ Abstrakt: Tato diplomova prace se zabyva modelovanmi prevalence chfipky v Ceske repnb- lice v letech 2001 az 2003. Vychazi z dat laskave ZHpujccnych Statnhn zdravotm'm ustavem. Z hlediska epiclemiologie jde o observaeni deskriptivuf studii: zabyva se rozdelenhn poctu riernocnych chfipko\ v prnbehu sledovaneho ubdobi v ceske populaci. Matematiekym podkla- dem pro modelovaih je nelinearni hierarehicky model. Funkem tvar zavislo.sti prevalence na case vyehazt z teorie rustovyeh kfivek. Klicova slova: prevalence, sledovane obdobi, riistove kfivky, hierarehicky model Title: Stochastic- Modelling of Rpidemy Autor: (Jndrej Vencalek Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Prof. RNDr. Jaronn'r Antoch, CSc. Supervisor's e-mail address: Jaromir.Antochl'0.|inff.ei.mi.cz Abstract: This diploma tbesis deals with modelling of prevalence of influenza in the C/ech Republic in the period from 2001 till 2003. It is based on data which were khidly lent by Statin' zdravotni nstav. This work is observational descriptive study from the view of epidemiology:...
|
|
|
Shluková a regresní analýza mikropanelových dat
Sobíšek, Lukáš ; Pecáková, Iva (vedoucí práce) ; Komárek, Arnošt (oponent) ; Brabec, Marek (oponent)
Panelové studie se provádí především za účelem analýzy změn hodnot sledovaných proměnných v čase. V mikropanelovém výzkumu se sleduje velké množství objektů periodicky během relativně krátkého časového úseku (v řádu let). Počet opakovaných měření je v řádu jednotek. Tato práce se věnuje stávajícím přístupům k regresní a shlukové analýze mikropanelových dat. Jedním z přístupů k analýze mikropanelu je využití modifikovaných vícerozměrných statistických modelů pro průřezová data, které zohledňují korelaci měření pro daný objekt. V práci jsou shrnuty dostupné nástroje pro regresní analýzu mikropanelových dat. Kromě rekapitulace známých a užívaných smíšených lineárních modelů pro normálně rozdělenou závisle proměnnou jsou stručně představeny nové přístupy pro analýzu vysvětlovaných proměnných s jiným než normálním rozdělením. Mezi ně patří například zobecněný lineární marginální model, zobecněný lineární model se smíšenými efekty a bayesovský přístup. Kromě popisu těchto modelů je uveden stručný přehled jejich implementace v systému R. S regresními modely upravenými pro mikropanelová data je spjato úskalí v nejednoznačnosti odhadu jejich parametrů. V práci je navrženo, jak zpřesnit odhady pomocí shlukové analýzy. Proto jsou v práci popsány metody shlukové analýzy mikropanelových dat. Vzhledem k tomu, že nabídka metod je omezená, hlavním cílem práce bylo navrhnout vlastní dvoukrokový postup shlukování mikropanelových dat. V prvním kroku jsou transformována panelová data na statická pomocí skupiny navržených charakteristik dynamiky, které reprezentují různé vlastnosti časového vývoje sledované proměnné. Ve druhém kroku jsou shlukovány objekty konvenčními prostorovými technikami (aglomerativní shlukování a metoda C-průměrů) na základě matice nepodobnosti hodnot shlukovacích proměnných spočítaných v prvním kroku. Dalším cílem práce je zjistit, zda navržený postup shlukování vede ke zkvalitnění regresních modelů pro tento typ dat. Pomocí simulační studie je porovnáván navržený shlukovací přístup s postupem aplikovaným v balíčku kml systému R a se shlukovacími charakteristikami, které navrhuje Urso (2004). V provedené studii dosáhla kombinace navržených shlukovacích proměnných lepších výsledků než používané skupiny shlukovacích proměnných. Dalším přínosem práce je skript napsaný pro jazyk R přiložený na CD. Tento skript je možno použít pro analýzu vlastních mikropanelových dat.
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
Popis modelu TDD, verze 3.5
Konár, Ondřej ; Brabec, Marek ; Kasanický, Ivan ; Malý, Marek ; Pelikán, Emil
Zpráva obsahuje popis tvorby a použití modelu TDD pro odhad spotřeby zemního plynu zákazníků s měřením typu C. Součástí zprávy je metodika použití modelu TDD operátorem trhu, dále metodika použití TDD provozovatelem distribuční soustavy (PDS), popis aktualizace modelu TDD a popis předávaných souborů s parametry. Model je otestován na reálných datech ze zákaznického kmene distribuèní spoleènosti RWE GasNet a na datech z mimořádných průběhových měření. Dokument zahrnuje stav ke dni 15.10.2014.
|
|
| |
host ::
RSS.