Original title:
Bodový proces řízený Gaussovským polem
Translated title:
A point process driven by a Gaussian field
Authors:
Scheib, Karel ; Beneš, Viktor (advisor) ; Šedivý, Ondřej (referee) Document type: Bachelor's theses
Year:
2012
Language:
cze Abstract:
[cze][eng] Práce vyšetřuje hledání podprostoru redukce dimenze pro Poissonův bodový proces řízený Gaussovským náhodným polem. V práci je popsána metoda plátkové inverzní regrese, která je aplikována na prostředí bodového procesu ří- zeného náhodným polem. Dále je dokázána její funkčnost ve zmíněném kontextu. V prostředí programu R je metoda více způsoby implementována a testována na náhodných datech. Jednotlivé způsoby jsou popsány a výsledky vzájemně srov- nány.The thesis investigates the search for dimension reduction subspace for the Poisson point process driven by a Gaussian random eld. The work describes the method called sliced inverse regression, which is applied to a point process driven by random eld. Its functionality in mentioned context is then proved. This method is in several ways implemented and tested in R software environment on random data. The individual implementations are described and results are then compared with each other.
Keywords:
dimension reduction; point process; random field; sliced inverse regression; bodový proces; náhodné pole; plátková inverzní regrese; redukce dimenze
Institution: Charles University Faculties (theses)
(web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository. Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/40284