|
|
Testy ekvivalence
Krejčová, Kateřina ; Hlávka, Zdeněk (vedoucí práce) ; Antoch, Jaromír (oponent)
V této bakalářské práci se zabýváme testy ekvivalence využívanými v případech, kdy potřebujeme dokázat platnost tvrzení, které standardně dáváme do nulové hypotézy. Uve- deme postup řešení těchto testů nazvaný princip inkluze intervalu spolehlivosti. Poté se budeme věnovat dvěma vybraným testům ekvivalence pro párová data a ukážeme využití těchto testů na porovnání kvality nově vyvíjených algoritmů založených na umělé inteli- genci se současně používanými metodami. Prvním testem ekvivalence je modifikace páro- vého t-testu, druhým pak modifikovaný asymptotický McNemarův test. Součástí práce je u obou testů ekvivalence odvození plánování rozsahu výběru. Jejich použití poté demon- strujeme na reálných případech testování kvality algoritmů umělé inteligence používaných ve zdravotnictví. 1
|
|
|
Postupy pro statistickou kontrolu náhodných procesů
Lebeda, Matěj ; Antoch, Jaromír (vedoucí práce) ; Hušková, Marie (oponent)
Postupy pro statistickou kontrolu náhodných procesů jsou z literatury dobře známy. Co ale v literatuře nenacházíme, je porovnání navržených metod. Nejprve zavedeme lineární regresní model, z něhož v celé práci vycházíme. Následně vysvětlíme tři základní typy porušení modelu, přičemž dvěma z nich se v práci budeme věnovat podrobně. V praxi se uplatňují dva základní přístupy k detekci změny při vývoji náhodného procesu: offline a online. Metoda offline spočívá v detekci změny ex-post. Navrhneme postupy využívající normalitu dat i robustní postupy. Metody online, též sekvenční, fungují na jiném principu. Mezi základní patří Shewhartova metoda a CUSUM metoda. Těm se věnujeme ve čtvrté kapitole. Konečně v poslední páté kapitole představíme již avizované porovnání těchto metod. Hlavní zájmy detekce změny jsou, aby vůbec procedura změnu detekovala, a pokud ano, tak aby ji detekovala co nejrychleji a zároveň ne předčasně. Metody porovnáme právě z těchto hledisek. 1
|
|
|
Bayesovské klasifikační a regresní stromy
Dvořák, Martin ; Antoch, Jaromír (vedoucí práce) ; Maciak, Matúš (oponent)
Bakalářská práce se věnuje klasifikačním a regresním stromům, jejich stavbě a inter- pretaci. V první části se čtenář seznámí se strukturou rozhodovacích stromů, základními definicemi a metodikou. V druhé části jsou představeny pokročilejší a efektivnější metody pro tvorbu takových stromů využívající Bayesovský přístup k celému problému. Poslední část práce je zaměřená na praktickou úlohu, kde jsou využity poznatky z této práce. Celý text je doplněn obrázky, vysvětleními a odvozeními, aby bylo pro čtenáře jednodušší celý problém pochopit více do hloubky. Práce Bayesovské klasifikační a regresní stromy může posloužit všem zájemcům, kteří chtějí blíže poznat problematiku rozhodovacích stromů. 1
|
|
| |
|
|
Intervaly spolehlivosti pro dvouparametrické exponenciální rozdělení
Špinka, Karel ; Kulich, Michal (vedoucí práce) ; Antoch, Jaromír (oponent)
Abstrakt. V práci zkoumáme bodové i intervalové odhady dvouparametrického expo- nenciálního rozdělení. Vyšetříme nestrannost a konzistenci bodových odhadů a odvodíme přesná rozdělení, ze kterých zkonstruujeme intervalové odhady parametrů. Ukážeme al- ternativní způsob, kterým můžeme konstruovat konfidenční množiny, jejichž velikost bude za určitých podmínek nejmenší možná na dané hladině spolehlivosti. 1
|
|
|
ROC curve
Zatkalíková, Zuzana ; Lachout, Petr (vedoucí práce) ; Antoch, Jaromír (oponent)
Táto bakalárska práca na úvod zadefinuje základné pojmy a potom sa zaoberá ROC krivkou. Popisuje jej význam, vlastnosti a konštrukciu aj s gra- fickým znázornením. Následne je v práci odvodené vyjadrenie ROC krivky a jej plochy pre normálne, expo- nenciálne a rovnomerné rozdelenie, taktiež aj s grafic- kým znázornením. Ďalej je daná do súvisu so štatistickým testovaním. Na záver je opísané empirické vyjadrenie ROC krivky a jej aplikácia na reálnych dátach, ktoré sú spracované v programovacom jazyku Python. 1
|
|
|
Combining sensometric and optometric tests and analyses
Králik, Roman ; Antoch, Jaromír (vedoucí práce) ; Pešta, Michal (oponent)
Táto práca sa snaží s využitím degustačných panelov laických konzumentov piva uká- zať, ako veľmi svetlom poškodené pivo sú ľudia schopní rozpoznať od nepoškodeného. Vysvetľuje používané štatistické testy v normách a uvádza aj možnú modifikáciu, ktorú je možné uplatniť na zpresnenie výsledkov. Podarilo sa nám zistiť, že už po absolvovaní jednej trojuholníkovej skúšky sú v dôsledku únavy posudzovateľov a nasýtenia vzduchu letenkovou pachuťou výsledky všetkých nasledujúcich skúšok skreslené. To aj napriek tomu, že miestnosť, kde sa degustácie odohrávali, bola priestranná, prevetrávaná a po- sudzovatelia mali medzi sebou zabezpečené rozostupy väčšie ako 3 metre. Porovnali sme optometrické merania absorpcií vzoriek dvoch druhov pív s výsledkami organizovaných degustácií. Na ich základe sme spravili náš odhad hranice rozpoznateľnosti, teda takého poškodenia piva, že štatisticky významné množstvo posudzovateľov je schopné rozpoznať rozdiely medzi poškodeným a nepoškodeným pivom. Spravili sme tak pre pivo Pilsner Urquell, kde sme odhadli, že je vyššia ako 0.067 (a.u.) zmeny absorpcie, tak aj pre pivo Excelent 11ř, kde sme odhadli, že hranica leží medzi 0.046 a 0.067 (a.u.) zmeny absorpcie. Pri porovnaní výsledkov podľa pohlavia musíme konštatovať, že ženy boli v rozpoznávaní svetelne poškodeného piva o niečo...
|
|
| |
|
|
Propp-Wilsonův algoritmus
Urx, Vojtěch ; Beneš, Viktor (vedoucí práce) ; Antoch, Jaromír (oponent)
Práce se zabývá teorií vedoucí na Propp-Wilsonův algoritmus a jeho aplikací na Isingův model. Cílem je shrnout relevantní poznatky z knihy Häggström (2002) a samostatně řešit některé problémy v ní čtenáři zadané, mezi které patří některé části důkazu korektnosti konkrétní verze Propp-Wilsonova algoritmu na Isingově modelu a její implementace v jazyce Python. 1
|
|
|
Průměrování modelů
Trusina, Filip ; Hlávka, Zdeněk (vedoucí práce) ; Antoch, Jaromír (oponent)
Cílem této práce je popsat metodu průměrování modelů a konstrukci konfidenčních in- tervalů pro odhad dávky v rámci metody MCP-Mod pro modelování závislosti odpovědi na dávce. V práci definujeme dávky EDp a MED, které se v praxi odhadují. Metodu MCP-Mod představujeme včetně vhodných modelů a kontrastních testů. Představujeme informační kritéria, možnost určení vah modelů na základě informačních kritérií a disku- tujeme jejich chování pro různé modely a rostoucí počet pozorování. Dále před- stavujeme tři možné způsoby konstrukce konfidenčních intervalů pro odhady získané pomocí metody průměrování modelů. Aplikujeme tyto konstrukce na příkladu mod- elování závislosti odpovědi na dávce v simulační studii. Na závěr práce představíme dva nové modely s dvěma body změny pro modelování závislosti odpovědi na dávce. 1
|
host ::
RSS.