|
|
Rozdělení extrémních hodnot a jejich aplikace
Fusek, Michal ; Skalská,, Hana (oponent) ; Karpíšek, Zdeněk (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na rozdělení extrémních hodnot a jejich aplikace. V úvodní části jsou položeny základy teorie extrémních hodnot pro jednorozměrná pozorování. Pomocí limitní věty pro rozdělení maxim jsou zavedeny tři typy extremálních rozdělení (Gumbelovo, Fréchetovo, Weibullovo) včetně charakterizace jejich oborů atraktivity. Dále jsou popsány dva modely pro odhady parametrických funkcí rozdělení extrémních hodnot vycházející ze zobecněného rozdělení extrémních hodnot (model blokových maxim) a zobecněného Paretova rozdělení (prahový model). Pro tato rozdělení jsou odvozeny odhady parametrů metodou maximální věrohodnosti a metodou pravděpodobnostně vážených momentů. Popsané metody jsou následně použity k analýze srážkových úhrnů v brněnském regionu. Dále je pozornost věnována Gumbelově třídě rozdělení, která se v praxi často vyskytuje. V práci jsou odvozeny metody pro statistickou inferenci mnohonásobně zleva cenzorovaných (cenzorování typu I) výběrů z exponenciálního a Weibullova rozdělení, které jsou následně použity k analýze koncentrací syntetických musk sloučenin. Poslední část práce shrnuje základní poznatky z teorie extrémních hodnot pro dvourozměrná pozorování. Součástí práce je také vytvořený demonstrační software pro rozdělení extrémních hodnot.
|
|
|
Statistická analýza rozdělení extrémních hodnot pro cenzorovaná data
Chabičovský, Martin ; Karpíšek, Zdeněk (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá rozdělením extrémních hodnot a cenzorovanými výběry. V teoretické části je popsána metoda maximální věrohodnosti, typy cenzorovaných výběrů a je definováno rozdělení extrémních hodnot. V práci jsou odvozeny věrohodnostní rovnice pro cenzorované výběry z exponenciálního, Weibullova, logaritmicko-normálního, Gumbelova a zobecněného extrémního rozdělení. Pro tato rozdělení jsou též odvozeny asymptotické intervalové odhady a je provedena simulační studie sledující závislost odhadu parametru na procentu cenzorování.
|
|
|
Defensins and autoimmunity: emerging alpha-defensin based model to study mechanisms underpinning autoimmune processes
Neuwirth, Aleš ; Filipp, Dominik (vedoucí práce) ; Černý, Jan (oponent) ; Michálek, Jaroslav (oponent)
Základní vlastností imunitního systému je jeho schopnost rozlišit tělu "vlastní" tkáně od "cizích", patogenních struktur. Na zajištění tolerance vůči tělu vlastním strukturám se podílejí mechanismy jak centrální (probíhající v primárních lymfatických orgánech), tak periferní tolerance. Selhání centrální tolerance v thymu tedy poruchy odstranění autoreaktivních T- lymfocytů vede posléze k jejich uvolnění na periferii. Je známo, že tato skutečnost napomáhá vzniku celé řady autoimunit. Nezanedbatelnou součást humorální vrozené imunity tvoří α-defensiny, velmi účinné baktericidní peptidy. Jsou známy dvě skupiny α-defensinů-myeloidní, vyskytující se převážně v neutrofilech a enterické, produkované zvláštním typem střevních tzv. Panethových buněk. Prezentovaná data poukazují na spojitost defensinů a jejich buněčného zdroje s průběhem dvou autoimunitnich chorob, diabetu 1. typu a tzv. APECED syndrom (autoimmune polyendocrinopathy-candidiasis-ectodermal dystrophy). V prvním případě výsledky odhalují přítomnost transkripčně aktivních eosinofilů produkujících α-defensiny v thymu u diabetických potkanů. Aktivované eosinofily exprimující α-defensiny byly také detekovány v kapilární krvi u pacientů s diabetem, přičemž tento fenomén se netýkal eosinofilů získaných od zdravých jedinců. Dále výsledky mikročipové...
|
|
|
Time series dynamic factor analysis
Slávik, Ľuboš ; Michálek, Jaroslav (oponent) ; Hübnerová, Zuzana (vedoucí práce)
This thesis studies a novel approach to time series clustering based on a dynamic factor model. Dynamic factor model is a dimension reduction technique enhancing classical factor analysis by a requirement of an autocorrelation structure of the latent factors. Parameters of the model are estimated via EM algorithm employing Kalman filtering and smoothing and necessary restrictions are placed on the model, so the model becomes identifiable. After describing the theoretical concept of the approach, the dynamic factor model is applied to the real observed time series and the work discusses its behaviour and properties on one-month meteorological data of fire weather index at 108 fire stations located in British Columbia. The procedure of the model estimates a loadings matrix of the model with a corresponding small number of latent factors and a variance-covariance matrix of the modeled time series. The thesis applies k-means clustering to the resulted loadings matrix and provides a division of the stations into clusters based on the reduced dimensionality of the original data. With the estimated cluster means and the latent factors, it is possible to obtain particular mean trends for each cluster. Then, the achieved clusters are compared with the results obtained for the same set of stations but within a different month to assess the stability of the clustering. The work discusses the effect of varimax rotation on the loadings matrix as well. Moreover, the thesis suggests a method for detecting possible time series outliers based on the estimated variance-covariance matrix of the model and discusses the effect of outliers on the estimated model.
|
|
|
Selected random variables transformations used in classical linear regression
Tejkal, Martin ; Michálek, Jaroslav (oponent) ; Hübnerová, Zuzana (vedoucí práce)
Classical linear regression model and the respective tests are based on an assumption of normally distributed response variables and on an assumption of variance equality. If the normality assumption is not fulfilled, then the response variables are usually transformed. In the first part of this work variance stabilising transformations are discussed. Great deal of attention is given to random variables of Poisson and negative binomial distribution, for which generalised variance stabilising transformations with addition constants in their arguments are studied. Optimal values of the constants for the generalised transformations are determined. The second part aims to provide a comparison of the transformations introduced in the first part and some other commonly used transformations. The comparison is done within the ANOVA framework by testing the hypothesis of equality of expectations among p random samples via F test. The properties of the distribution of the F test under the assumptions of equal and unequal variances are studied. Finally a comparison of the power functions of the F test applied to p random samples from Poisson distribution transformed via square root, logarithmic and Yeo-Johnson transformation, and to p random sample of negative binomial distribution transformed via argument of hyperbolic sine, logarithmic and the Yeo-Johnson transformation is carried out theoretically and by simulations.
|
|
|
Defensins and autoimmunity: emerging alpha-defensin based model to study mechanisms underpinning autoimmune processes
Neuwirth, Aleš ; Filipp, Dominik (vedoucí práce) ; Černý, Jan (oponent) ; Michálek, Jaroslav (oponent)
Základní vlastností imunitního systému je jeho schopnost rozlišit tělu "vlastní" tkáně od "cizích", patogenních struktur. Na zajištění tolerance vůči tělu vlastním strukturám se podílejí mechanismy jak centrální (probíhající v primárních lymfatických orgánech), tak periferní tolerance. Selhání centrální tolerance v thymu tedy poruchy odstranění autoreaktivních T- lymfocytů vede posléze k jejich uvolnění na periferii. Je známo, že tato skutečnost napomáhá vzniku celé řady autoimunit. Nezanedbatelnou součást humorální vrozené imunity tvoří α-defensiny, velmi účinné baktericidní peptidy. Jsou známy dvě skupiny α-defensinů-myeloidní, vyskytující se převážně v neutrofilech a enterické, produkované zvláštním typem střevních tzv. Panethových buněk. Prezentovaná data poukazují na spojitost defensinů a jejich buněčného zdroje s průběhem dvou autoimunitnich chorob, diabetu 1. typu a tzv. APECED syndrom (autoimmune polyendocrinopathy-candidiasis-ectodermal dystrophy). V prvním případě výsledky odhalují přítomnost transkripčně aktivních eosinofilů produkujících α-defensiny v thymu u diabetických potkanů. Aktivované eosinofily exprimující α-defensiny byly také detekovány v kapilární krvi u pacientů s diabetem, přičemž tento fenomén se netýkal eosinofilů získaných od zdravých jedinců. Dále výsledky mikročipové...
|
|
|
Metody odhadu parametrů rozdělení extrémního typu s aplikacemi
Holešovský, Jan ; Picek,, Jan (oponent) ; Antoch,, Jaromír (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Předložená práce je zaměřena na teorii extrémních hodnot a její užití v aplikačních úlohách. V první části je zavedeno rozdělení extrémních hodnot a popsány jeho vlastnosti. Na základě předložených tvrzení jsou diskutovány dva přístupy k analýze extrémních hodnot, a sice model blokových maxim a prahový model postavený na zobecněném Paretově rozdělení. Ačkoliv je první jmenovaný v mnoha ohledech chápán jako robustnější, patří prahový model ke stále častěji užívaným přístupům. Samotná volba prahu, která má zásadní vliv na kvalitu odhadu, však pořád patří k nedořešeným problémům tohoto přístupu. Především na techniky určení vhodné prahové hodnoty je tato práce zaměřena. Z aplikačního hlediska jsou pak nejzajímavější adaptivní přístupy určení prahu, které danou volbu vhodně automatizují. Pro porovnání vybraných adaptivních technik byla provedena simulační studie a tyto byly dále použity pro analýzu srážkových úhrnů v jihomoravském regionu. Dále se práce věnuje v poslední době rozvíjeným metodám odhadu extrémních hodnot stacionárních řad. V praxi je často nutné z měřené časové řady vzorkovat přibližně nezávislá pozorování. Použití teorie pro stacionární řady přitom tento problém redukce dat zcela eliminuje. Jak je ukázáno, běžně používané metody vzorkování se v tomto kontextu ukazují jako nevhodné a užití pokročilých technik pro stacionární řady vede k lepším odhadům extrémních hodnot.
|
|
|
Rozdělení extrémních hodnot a jejich aplikace
Fusek, Michal ; Skalská,, Hana (oponent) ; Karpíšek, Zdeněk (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na rozdělení extrémních hodnot a jejich aplikace. V úvodní části jsou položeny základy teorie extrémních hodnot pro jednorozměrná pozorování. Pomocí limitní věty pro rozdělení maxim jsou zavedeny tři typy extremálních rozdělení (Gumbelovo, Fréchetovo, Weibullovo) včetně charakterizace jejich oborů atraktivity. Dále jsou popsány dva modely pro odhady parametrických funkcí rozdělení extrémních hodnot vycházející ze zobecněného rozdělení extrémních hodnot (model blokových maxim) a zobecněného Paretova rozdělení (prahový model). Pro tato rozdělení jsou odvozeny odhady parametrů metodou maximální věrohodnosti a metodou pravděpodobnostně vážených momentů. Popsané metody jsou následně použity k analýze srážkových úhrnů v brněnském regionu. Dále je pozornost věnována Gumbelově třídě rozdělení, která se v praxi často vyskytuje. V práci jsou odvozeny metody pro statistickou inferenci mnohonásobně zleva cenzorovaných (cenzorování typu I) výběrů z exponenciálního a Weibullova rozdělení, které jsou následně použity k analýze koncentrací syntetických musk sloučenin. Poslední část práce shrnuje základní poznatky z teorie extrémních hodnot pro dvourozměrná pozorování. Součástí práce je také vytvořený demonstrační software pro rozdělení extrémních hodnot.
|
|
| |
|
|
Statistické modelování znečištění ovzduší prašným aerosolem
Čampulová, Martina ; Karpíšek, Zdeněk (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá mnohorozměrnými statistickými metodami a jejich environmentálními aplikacemi. Teoretická část práce je věnována vybraným metodám lineární regresní analýzy, metodě hlavních komponent a také je popsán model klasické a robustní faktorové analýzy. V praktické části práce jsou pomocí klasické faktorové analýzy stanoveny hlavní emisní zdroje PM1 aerosolů v letním a zimním období v Brně a ve Šlapanicích. Hlavní emisní zdroje aerosolů v létě a v zimě ve Šlapanicích jsou dále také identifikovány pomocí robustní faktorové analýzy. Dále je pomocí lineárního regresního modelu provedena predikce koncentrací PM1 aerosolů v letním a zimním období v Brně a ve Šlapanicích.
|
host ::
RSS.