|
Tests of statistical hypotheses in measurement error models
Navrátil, Radim ; Jurečková, Jana (vedoucí práce) ; Hušková, Marie (oponent) ; Kalina, Jan (oponent)
V práci bylo studováno chování pořadových testů a odhadů v modelech s chybami měření - jestli zůstanou platné a použitelné i za přítomnosti chyb měření, případně jak mají být modifikovány. Byl navržen pořadový test o regresním parametru založený na odhadu mini- malizujícím vzdálenost a pořadový test o absolutním členu. Bylo také zkoumáno (asympto- tické) vychýlení R-odhadů v modelech s chybami měření. Heteroskedasticita v regresním modelu byla také zkoumána - byly navrženy testy heteroskedasticity s rušivou regresí a testy významnosti regrese s rušivou heteroskedasticitou založené na regresních pořadových skórech. Konečně, v modelu polohy bylo studováno chování testů a odhadů parametru posunutí pro různé chyby měření. Všechny výsledky byly odvozeny teoreticky a poté ilu- strovány numericky příklady a simulacemi.
|
|
Tests of statistical hypotheses in measurement error models
Navrátil, Radim
V práci bylo studováno chování pořadových testů a odhadů v modelech s chybami měření - jestli zůstanou platné a použitelné i za přítomnosti chyb měření, případně jak mají být modifikovány. Byl navržen pořadový test o regresním parametru založený na odhadu mini- malizujícím vzdálenost a pořadový test o absolutním členu. Bylo také zkoumáno (asympto- tické) vychýlení R-odhadů v modelech s chybami měření. Heteroskedasticita v regresním modelu byla také zkoumána - byly navrženy testy heteroskedasticity s rušivou regresí a testy významnosti regrese s rušivou heteroskedasticitou založené na regresních pořadových skórech. Konečně, v modelu polohy bylo studováno chování testů a odhadů parametru posunutí pro různé chyby měření. Všechny výsledky byly odvozeny teoreticky a poté ilu- strovány numericky příklady a simulacemi.
|
|
Nonparametric tests of independence
Kmeťková, Diana ; Pawlas, Zbyněk (vedoucí práce) ; Hlubinka, Daniel (oponent)
Cieľom tejto bakalárskej práce je prezentovať problém testovania nezávislosti dvoch náhodných veličín v neparametrickom modeli spojitých distribučných funkcií. Čitateľ sa najskôr oboznámi so základnými pojmami z teórie nezávislosti a z oblasti testov založených na poradí. Ďalej je predstavených pár najbežnejších metód na testovanie nezávislosti. Na začiatku je spomenutý jeden zástupca parametrických metód: test na základe Pearsonovho korelačného koeficientu, ďalej sa venujeme neparametrickým testom: testu založenom na Spearmanovom korelačnom koeficiente, Kendallovom korelačnom koeficiente a korelácii vzdialenosti. Podrobnejšie sme sa zamerali na Hoeffdingov test nezávislosti, ktorý je konzistentný voči všetkým alternatívam v modeli spojitých distribučných funkcií. Na záver sú pomocou simulácií v prostredí R porovnané jednotlivé štatistické metódy na testovanie nezávislosti.
|
|
Tests of statistical hypotheses in measurement error models
Navrátil, Radim
V práci bylo studováno chování pořadových testů a odhadů v modelech s chybami měření - jestli zůstanou platné a použitelné i za přítomnosti chyb měření, případně jak mají být modifikovány. Byl navržen pořadový test o regresním parametru založený na odhadu mini- malizujícím vzdálenost a pořadový test o absolutním členu. Bylo také zkoumáno (asympto- tické) vychýlení R-odhadů v modelech s chybami měření. Heteroskedasticita v regresním modelu byla také zkoumána - byly navrženy testy heteroskedasticity s rušivou regresí a testy významnosti regrese s rušivou heteroskedasticitou založené na regresních pořadových skórech. Konečně, v modelu polohy bylo studováno chování testů a odhadů parametru posunutí pro různé chyby měření. Všechny výsledky byly odvozeny teoreticky a poté ilu- strovány numericky příklady a simulacemi.
|
|
Tests of statistical hypotheses in measurement error models
Navrátil, Radim ; Jurečková, Jana (vedoucí práce) ; Hušková, Marie (oponent) ; Kalina, Jan (oponent)
V práci bylo studováno chování pořadových testů a odhadů v modelech s chybami měření - jestli zůstanou platné a použitelné i za přítomnosti chyb měření, případně jak mají být modifikovány. Byl navržen pořadový test o regresním parametru založený na odhadu mini- malizujícím vzdálenost a pořadový test o absolutním členu. Bylo také zkoumáno (asympto- tické) vychýlení R-odhadů v modelech s chybami měření. Heteroskedasticita v regresním modelu byla také zkoumána - byly navrženy testy heteroskedasticity s rušivou regresí a testy významnosti regrese s rušivou heteroskedasticitou založené na regresních pořadových skórech. Konečně, v modelu polohy bylo studováno chování testů a odhadů parametru posunutí pro různé chyby měření. Všechny výsledky byly odvozeny teoreticky a poté ilu- strovány numericky příklady a simulacemi.
|
|
Consequences of assumption violations of selected statistical methods
Marcinko, Tomáš ; Blatná, Dagmar (vedoucí práce) ; Malá, Ivana (oponent) ; Lukáš, Ladislav (oponent)
Tradiční parametrické metody statistické indukce a testování hypotéz jsou zpravidla odvozeny na základě teoretických předpokladů, které mohou, ale nemusí být splněny v reálných aplikacích. V praxi přitom často dochází k tomu, že tyto metody jsou využívány přes nesplnění jejich předpokladů, přičemž se vychází z názoru, že tyto parametrické testové procedury jsou dostatečně necitlivé vůči porušení příslušných předpokladů. Navíc, alternativní neparametrické a pořadové testy jsou často opomíjené, a to častokrát z přesvědčení, že tyto metody dosahují menší sílu v porovnání s parametrickými metodami. Cílem předkládané práce je tedy popis rizik a důsledků použití klasických jednovýběrových a dvouvýběrových statistických metod při porušení teoretických předpokladů, na základě kterých byly odvozeny, jakož i konzistentní a komplexní srovnání těchto metod s alternativními neparametrickými a robustními statistickými technikami s využitím rozsáhlé simulační studie, přičemž se práce zaměřuje především na porušení předpokladu normality a homoskedasticity. Výsledky simulační práce potvrdily, že klasické parametrické metody jsou relativně robustní, i když s výhradou v případě výskytu odlehlých pozorování, kdy klasické metody mohou selhávat. Naopak zpracována studie jasně empiricky prokázala, že klasické parametrické metody při porušení svých předpokladů rychlé ztrácejí své optimální vlastnosti, a například v mnoha případech porušení předpokladu normálního rozdělení náhodného výběru dosahují větší sílu vhodné neparametrické a pořadové testové procedury, a tak tvrzení, že použití těchto metod je neefektivní z důvodu jejich menší síly, lze považovat za kritický omyl. Výběr vhodné neparametrické metody však zpravidla závisí na konkrétní formě rozdělení náhodného výběru.
|