|
|
Nelineární regrese v programu R
Dolák, Martin ; Malá, Ivana (vedoucí práce) ; Bašta, Milan (oponent)
Diplomová práce se zabývá řešením nelineárních regresních úloh pomocí programu R. Úvodní teoretická část práce je věnována vymezení pojmů a seznámení se s principem řešení nelineárních regresních modelů a jejich aplikací v programu R. Jak v teoretické, tak v praktické části práce jsou prezentovány nejznámější používané derivační algoritmy, zejména Gaussův-Newtonův a algoritmus největšího spádu pro odhad parametrů v nelineární regresi. V praktické části jsou dále ukázky řešení některých konkrétních úloh pomocí nelineárních regresních metod. Práce v obou částech obsahuje pro lepší názornost velké množství autorem zpracovaných grafů.
|
|
|
Gaussian mixtures in R
Marek, Petr ; Malá, Ivana (vedoucí práce) ; Zimmermann, Pavel (oponent)
Směsi normálních rozdělení jsou velmi populárním a flexibilním nástrojem statistického modelování. Standardní postup odhadu pomocí maximální věrohodnosti bohužel nemůže být pro některé z těchto modelů použit. Pro odhad takovýchto modelů lze však použít některé z iterativních procedur, jako například EM (Expectation-Maximization) algoritmus. Cílem této práce je vysvětlit směsi pravděpodobnostních rozdělení a jejich odhad pomocí EM algoritmu. Hlavní náplní práce je ukázka implementace směsi normálních rozdělení v R. Existující balíčky a metody jsou prezentovány, popsány a porovnány. Pro některé z balíčků jsou dopsány rozšiřující funkce v jazyku R. V práci je provedeno několik rozsáhlých simulací. Některé z výsledků jsou prezentovány. Při práci s těmito simulacemi je navrhnuta a popsána myšlenka "nejčastějšího odhadu" (usual fit).
|
|
|
Využití bootstrapu a křížové validace v odhadu predikční chyby regresních modelů
Lepša, Ondřej ; Bašta, Milan (vedoucí práce) ; Malá, Ivana (oponent)
Nalezení modelu s dobrými předpovědními vlastnostmi je jeden z hlavních cílů regresní analýzy. I přesto se v běžné praxi k vyhodnocení predikčních schopností využívá kritérií, která se k tomuto účelu buď nehodí, nebo nejsou dostatečně spolehlivá. Alternativu představují relativně nové metody, které využívají opětovných simulací k odhadnutí vhodné ztrátové funkce -- predikční chyby. Do této kategorie patří křížová validace a bootstrap. Tato práce popisuje, jak lze s využitím těchto metod vybrat takový regresní model, který co nejlépe předpovídá hodnoty vysvětlované proměnné.
|
|
|
Směsi pravděpodobnostních rozdělení
Nedvěd, Jakub ; Malá, Ivana (vedoucí práce) ; Bílková, Diana (oponent)
Cílem práce je vytvořit model rozdělení příjmů domácností v České republice pomocí směsi pravděpodobnostních rozdělení. V teoretické části práce jsou popsány vlastnosti směsí rozdělení s důrazem na směs normálních rozdělení. V praktické části práce jsou konstruovány modely a odhady parametrů založeny na datech ze šetření EU-SILC. Pomocí grafické metody, EM algoritmu a metody maximální věrohodnosti jsou vytvořeny modely rozdělení příjmů domácností. Kvalita modelů je porovnávána pomocí Akaikeho informačního kritéria.
|
|
| |
|
|
Délka doktorského studia na Fakultě informatiky a statistiky
Hybšová, Aneta ; Malá, Ivana (vedoucí práce) ; Čabla, Adam (oponent)
Předkládaná práce se zabývá analýzou přežití, přesněji Kaplanovým-Meierovým odhadem doby přežití. Podstatná část práce se věnuje problému cenzorovaných dat, která jsou charakteristickým rysem analýzy přežití. Empirická část práce popisuje dobu doktorského studia studentů Fakulty informatiky a statistiky a jejich "přežívání" ve studiu. Pro názornost jsou analyzována nejprve necenzorovaná data a následně celý soubor dat (cenzorovaná i necenzorovaná data).
|
|
|
Analýza hodnocení předmětu Statistika
Krajča, Marek ; Malá, Ivana (vedoucí práce) ; Čabla, Adam (oponent)
Hlavní cíl mé bakalářské práce je popsání změn ve výsledcích studentů předmětu Statistika 4ST201 za zimní semestr 2010/2011, kdy struktura závěrečných testů byla shodná jako v předešlých semestrech, a za letní semestr 2010/2011 a zimní semestr 2011/2012, kdy závěrečné testy byly vytvořeny již podle nové struktury. Nejprve provedu podrobnou analýzu výsledků za zkoumaná období a na závěr srovnám zjištěné poznatky a pokusím se vysvětlit příčinu změn.
|
|
|
HODNOCENÍ KVALITY ŽIVOTA Z HLEDISKA MĚR CHUDOBY
Brázdilová, Michaela ; Malá, Ivana (vedoucí práce) ; Čabla, Adam (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá hodnocením kvality života z pohledu měr chudoby. Cílem je ukázat, jak sociální podmínky obyvatel ovlivňují subjektivní vnímání kvality života. V práci je uveden přehled nejvýznamnějších výzkumů v této oblasti, z nichž Průzkum o vnímání kvality života v 75 evropských městech a šetření Příjmy a životní podmínky jsou podrobněji analyzovány. Je zde zjišťována závislost problému chudoby na ostatních sociálních ukazatelích. Poslední kapitola se věnuje výpočtům měr chudoby, především míry ohrožení chudobou, avšak zmíněny jsou i další ukazatele chudoby z pohledu příjmové nerovnosti. V závěru je předložen index chudoby jako jeden z možných kvantifikátorů sociální oblasti kvality života.
|
|
|
Dotazníkové šetření kvality života
Šištíková, Markéta ; Malá, Ivana (vedoucí práce) ; Vild, Jiří (oponent)
Hlavním cílem této bakalářské práce je popsání vytváření a vyhodnocování dotazníkových šetření, včetně výběru respondentů a přesného formulování dotazníku. Zaměřuje se na oblast marketingu a také na lékařské prostředí, a s tím související dotazníková šetření kvality života pacientů. Snahou je definovat kvalitu života pro účely vytváření dotazníkových šetření. Jsou popsány nejdůležitější dotazníky kvality života pacientů, které jsou rozšířené po celém světě a velmi využívané v dnešní době (dotazník SF-36, EORTC QLQ-C30, EORTC QLQ-CX24, EG-5D).
|
|
|
Statistická analýza výsledků předmětu 4ST201
Novák, Miroslav ; Čabla, Adam (vedoucí práce) ; Malá, Ivana (oponent)
Hlavním cílem této bakalářské práce je statistické porovnání výsledků studentů, kteří navštěvovali kurz Statistika na Vysoké škole ekonomické v Praze. Práce je rozdělena do dvou hlavních částí. První část se zabývá výsledky studentů v zimním semestru školního roku 2011/2012. Tato část je nejvíce zaměřena na průběžné testy během semestru. V druhé části potom srovnávám výsledky studentů v letním a zimním semestru, k tomu mi slouží data z letního semestru 2010/2011 a ze zimního semestru 2011/2012. Na začátku nechybí malý teoretický přehled a v závěru se pak nachází shrnutí poznatků ze všech výpočtů.
|
host ::
RSS.