Original title:
Metody redukce dimenzionality statistického souboru
Translated title:
Dimensionality reduction of statistical dataset
Authors:
Sabo, Adam ; Kosová, Petra (referee) ; Hrabec, Pavel (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2021
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství Abstract:
[cze][eng]
Tato práce se zabývá představením metod pro redukci dimenzionality a následnou aplikací těchto metod na vybrané sportovní statistické soubory. První část práce pojednává o teoretickém aparátu matematické statistiky, a to konkrétně o metodě hlavních komponent a o její alternativě - faktorové analýze. Druhá část práce stručně vysvětluje pojmy týkající se souborů zvolených fotbalových statistik, na něž jsou metody aplikovány. Třetí část práce seznamuje s výsledky aplikací obou metod na statistické soubory. Data získaná výpočty v programovacím jazyku Python jsou vyjádřena a prezentována formou grafů a tabulkových výstupů.
This thesis introduces methods which are used to reduce dimensionality and their subsequent application to selected sets of sports statistical data. The first part of the thesis deals with the theoretical apparatus of mathematical statistics, in particular with the Principal Component Analysis and its alternative - the Factor Analysis. The second part provides a brief explanation of the terms related to the selected sets of football statistics where these methods are applied. The third part introduces the results of the application of both methods to statistical files. Data obtained through calculations performed in Python programming language are organized and interpreted by means of graphs and tables.
Keywords:
dimensionality reduction; factor analysis; football statistics.; Principal component analysis; Analýza hlavních komponent; faktorová analýza; fotbalové statistiky.; redukce dimenzionality
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/199671