|
|
Predikce stavu nabití olověných akumulátorů
Chochola, Ondřej ; Bača, Petr (oponent) ; Křivík, Petr (vedoucí práce)
Základní zaměření práce je detailní zkoumání možnosti predikce stavu nabití olověných akumulátorů pomocí metody proudových pulzů. Metodika práce sestává z testování pokusného článku pomocí pulzního nabíjení a vybíjení při současné změně nabíjecího a vybíjecího proudu, stejně jako délky nabíjecích a vybíjecích časů. Testování probíhá při různém stavu nabití akumulátoru. Cílem práce je porovnání výsledných napěťových závislostí a stanovení vhodnosti použití metody proudových pulzů pro určení stavu nabití olověných akumulátorů.
|
|
| |
|
| |
|
|
Rekurzivní postupy pro detekci změny rozdělení
Chochola, Ondřej ; Hušková, Marie (vedoucí práce) ; Černíková, Alena (oponent)
In the thesis we study a sequential monitoring scheme for detecting a change in variance. We assume to have a stable historical period of length m. The goal is to propose tests with asymptotically small probability of type I error and power 1 as m tends to infinity. Two such procedures were proposed. The first uses estimates of variance from the historical period, the second uses recursive estimates. The distribution under the null hypothesis and also under the alternative hypothesis was derived for both test statistics. Furthermore a simulation study for of the finite sample performance of the monitoring schemes was conducted.
|
|
| |
|
|
Robust Monitoring Procedures for Dependent Data
Chochola, Ondřej ; Hušková, Marie (vedoucí práce) ; Antoch, Jaromír (oponent) ; Černíková, Alena (oponent)
Název práce: Robustní monitorovací procedury pro závislá data Autor: Ondřej Chochola Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Marie Hušková, DrSc. e-mail vedoucího: huskova@karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: V práci se zabýváme sekvenční analýzou změn. Některé známé výsledky rozšíříme na robutní metody. Robustnost vzhledem k odlehlým pozorováním a pozorováním s těžkými chvosty je dosažena využitím M-odhadů místo klasických odhadů metodou nejmenších čtverců. Další rozšíření se týká mnohorozměrných a závislých dat. Uvažujeme slabě závislá data, přesněji data splňující α-mixing podmínky. Pro několik modelů jsou navrženy vhodné testové statistiky a jejich asymptotické chování je studováno za nulové hypotézy žádné změny, stejně jako za alternativ. Díky tomu můžeme odvodit vhodné kritické hodnoty a ukázat konzistenci testů. Taktéž uvádíme retrospektivní procedury, které umožnují ověření stability historických dat nutné pro sekvenční monitorování, analogickým robustním způsobem. Simulační studie potvrdila použitelnost navržených procedur i pro konečné vzorky dat. Taktéž je ukázána možná aplikace v modelu oceňování kapitálových...
|
|
|
Dvouvýběrové testy
Janoušková, Kateřina ; Hlávka, Zdeněk (vedoucí práce) ; Chochola, Ondřej (oponent)
V této práci jsou popsány dvouvýběrové t testy, které jsou d·- ležitou metodou pro testování hypotéz, když je výběr z normálního rozdělení. Hlavní d·raz je kladen na testování středních hodnot, pokud neznámé rozptyly nejsou stejné. V práci jsou uvedeny statistiky používané při testování hypotéz a je popsáno jejich rozdělení. Na začátku je odvozeno Studentovo rozdělení, které je základem pro celou práci. Další kapitoly se věnují odvozením Welchovy a Satterthwaitovy statistiky a zp·sobu, jakým tyto výsledky použijeme na testo- vání hypotéz o rovnosti středních hodnot. V poslední kapitole je uveden speciální párový test s chybějícími daty. 1
|
|
|
Rekurzivní postupy pro detekci změny rozdělení
Chochola, Ondřej ; Hušková, Marie (vedoucí práce)
V předkládané práci studujeme otázku sekvenčního testování změny měřítka. Předpokládáme, že máme k dispozii stabilní historické období délky m. Cílem je odvodit testy s asymptoticky omezenou pravděpodobností chyby I. druhou a silou 1 při m jdoucím do nekonečna. Byly navrženy dvě takovéto procedury, první využívající odhadů rozptylu z histrického období a druhá odhadů rekurzivních. Pro obě testové statistiky byla odvozena rozdělení jak za platnosti nulové hypotézy, kdy se model nemění, tak i za platnosti alternativy, kdy v zenámém čase dojde ke změně měřítka. dále byla provedena simulační studie pro vyhodnocení výkonnosti procedur při konečném m.
|
|
|
Využití SW ESTE AI k návrhu optimální strategie likvidace 3H produkovaného 5 bloky JE Dukovany
CHOCHOLA, Ondřej
Tato diplomová práce se zabývá vlivem výpustí Jaderné elektrárny Dukovany a posouzením dopadů na obyvatelstvo a životní prostředí v okolí elektrárny. V práci je shrnuta problematika výpustí radioaktivního uhlíku 14C, ale zejména je věnována pozornost výpustem radioizotopu vodíku 3H (tritia), kvůli jeho chemicko-fyzikální podstatě a jeho výskytu v chladicím médiu (lehké vodě) využívaným tímto typem jaderné elektrárny. V práci je popsán současný stav dukovanské elektrárny, zejména stávající výpusti radioaktivních látek do okolí jaderné elektrárny, jak do ovzduší, tak i výpusti do vodního toku. Rozebrána je také problematika dostavby nových bloků elektrárny Dukovany a vliv předpokládaných výpustí na obyvatelstvo při souběžném provozu stávajících bloků a bloků plánovaných, zejména pak ve vztahu k 3H vypouštěného do vodoteče. V práci jsou, za pomoci aplikace ESTE Annual Impacts, určeny jednotlivé skupiny obyvatel, které jsou z výpustí ozařovány nejvíce (tzv. reprezentativní osoba). Na základě současných výpustí Jaderné elektrárny Dukovany a výpustí plánovaných bloků jsou v práci stanoveny roční efektivní dávky reprezentativní osobě a porovnány s požadavky vyplývajícími z právních předpisů upravujících podmínky mírového využívání jaderné energie a z vodohospodářské legislativy. Na základě získaných výsledků je doporučeno, jakým způsobem lze optimálně likvidovat radioaktivní látky, aby nedošlo k překročení uvedených limitů. V závěru práce odpovídá na výzkumnou otázku: Jaké dopady na obyvatelstvo, resp. reprezentativní osobu, budou mít výpusti Jaderné elektrárny Dukovany po plánované dostavbě nového jaderného zdroje, zejména pak ve vztahu k výpustem tritia 3H do vodoteče a jakými opatřeními lze takovéto výpusti optimalizovat ve vztahu k míře ozáření obyvatel?
|
|
|
Robust Monitoring Procedures for Dependent Data
Chochola, Ondřej ; Hušková, Marie (vedoucí práce) ; Antoch, Jaromír (oponent) ; Černíková, Alena (oponent)
Název práce: Robustní monitorovací procedury pro závislá data Autor: Ondřej Chochola Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Marie Hušková, DrSc. e-mail vedoucího: huskova@karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: V práci se zabýváme sekvenční analýzou změn. Některé známé výsledky rozšíříme na robutní metody. Robustnost vzhledem k odlehlým pozorováním a pozorováním s těžkými chvosty je dosažena využitím M-odhadů místo klasických odhadů metodou nejmenších čtverců. Další rozšíření se týká mnohorozměrných a závislých dat. Uvažujeme slabě závislá data, přesněji data splňující α-mixing podmínky. Pro několik modelů jsou navrženy vhodné testové statistiky a jejich asymptotické chování je studováno za nulové hypotézy žádné změny, stejně jako za alternativ. Díky tomu můžeme odvodit vhodné kritické hodnoty a ukázat konzistenci testů. Taktéž uvádíme retrospektivní procedury, které umožnují ověření stability historických dat nutné pro sekvenční monitorování, analogickým robustním způsobem. Simulační studie potvrdila použitelnost navržených procedur i pro konečné vzorky dat. Taktéž je ukázána možná aplikace v modelu oceňování kapitálových...
|
host ::
RSS.