|
|
Statistická inference v modelech s proměnlivými koeficienty
Splítek, Martin ; Maciak, Matúš (vedoucí práce) ; Pešta, Michal (oponent)
Tato práce se zabývá modely s promìnlivými koe cienty se za- mìøením na statistickou inferenci. Hlavní my¹lenkou tìchto modelù je pou¾ití regresních koe cientù, mìnících se v závislosti na nìjakém modi kátoru vlivu, namísto konstantních koe cientù klasické lineární regrese. Nejprve si de nujeme tyto modely a jejich odhadové procedury, kterých bylo doposud publikováno nì- kolik variant. K odhadu se pou¾ívá lokální regrese nebo rùzné druhy splajnù { vyhlazovací, polynomiální èi penalizované. Od metody odhadu se následnì od- víjí i daná statistická inference, ke které uvedeme odvozené vychýlení, rozptyl, asymptotickou normalitu, kon denèní pásma a testování hypotéz. Hlavním cílem na¹í práce je kompaktnì shrnout vybrané metody a jejich inferenci. Na závìr je navr¾ena proceduru pro výbìr promìnných.
|
|
|
Varying coefficient models
Sekera, Michal ; Maciak, Matúš (vedoucí práce) ; Komárek, Arnošt (oponent)
Cílem této práce je popsat modely s proměnlivými koeficienty - třídu re- gresních modelů, která umožňuje uvažovat koeficienty jako funkce náhodných veličin. Tento koncept je popsán pro nezávislé výběry, longitudinální data a časové řady. Metody odhadů zahrnují polynomiální spliny, vyhlazovací spliny a lokálně polynomiální metody pro modely v lineárním tvaru a metody lokální maximální věrohodnosti pro modely v zobecněném linárním tvaru. Statistické vlastnosti se zaměřejí na konzistenci a asymptotické rozdělení odhadů. Numer- ická studie srovnává vlastnosti odhadů koeficientů pro různé metody. 1
|
|
|
Statistická inference v modelech s proměnlivými koeficienty
Splítek, Martin ; Maciak, Matúš (vedoucí práce) ; Pešta, Michal (oponent)
Tato práce se zabývá modely s promìnlivými koe cienty se za- mìøením na statistickou inferenci. Hlavní my¹lenkou tìchto modelù je pou¾ití regresních koe cientù, mìnících se v závislosti na nìjakém modi kátoru vlivu, namísto konstantních koe cientù klasické lineární regrese. Nejprve si de nujeme tyto modely a jejich odhadové procedury, kterých bylo doposud publikováno nì- kolik variant. K odhadu se pou¾ívá lokální regrese nebo rùzné druhy splajnù { vyhlazovací, polynomiální èi penalizované. Od metody odhadu se následnì od- víjí i daná statistická inference, ke které uvedeme odvozené vychýlení, rozptyl, asymptotickou normalitu, kon denèní pásma a testování hypotéz. Hlavním cílem na¹í práce je kompaktnì shrnout vybrané metody a jejich inferenci. Na závìr je navr¾ena proceduru pro výbìr promìnných.
|
host ::
RSS.