|
|
Charakteristiky statistické vazby
Janda, Radek ; Fusek, Michal (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá charakteristikami statistické vazby mezi náhodnými veličinami a jejich praktickým využitím v průmyslu. Teoretická část je zaměřena na výčet a popis statistických vazeb. Dále je zde popsán statistický software Statistica, který umožňuje řadu uvedených charakteristik počítat. Na jednoduchých příkladech je uveden způsob použití statistických vazeb. Praktická část se zaměřuje na statistickou analýzu průmyslových reálných dat s využitím znalostí z teoretické části bakalářské práce.
|
|
|
Statistické přejímky srovnáváním
Bartušek, Petr ; Fusek, Michal (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá popisem statistických přejímek srovnáváním. V práci jsou popsána tři diskrétní rozdělení pravděpodobností – hypergeometrické, binomické a Poissonovo, včetně konvergencí jejich pravděpodobnostních a distribučních funkcí. Hlavním cílem práce je pak odvození přejímacího plánu pro statistické přejímky srovnáváním. Práce je doplněna o tři vytvořené programy naprogramované v prostředí Matlab.
|
|
|
Statistika extrémních hodnot
Fusek, Michal ; Neubauer, Jiří (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá rozděleními extrémních hodnot. Teoretická část práce je věnována základům teorie extrémních hodnot a popisu základních typů extremálních rozdělení. Je zde zformulována limitní věta pro rozdělení maxim a odvozeny vybrané charakteristiky extremálních rozdělení. Práce dále obsahuje odvození odhadů parametrů Weibullova, lognormálního a exponenciálního rozdělení metodou maximální věrohodnosti a metodou momentů. Současně je zde popsána problematika cenzorovaných výběrů včetně odvození odhadů parametrů metodou maximální věrohodnosti. Praktická část práce je věnována statistické analýze dešťových srážek.
|
|
|
The choice of the best somatotype for a given sport using factor analysis
Bušík, Peter ; Fusek, Michal (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
This bachelor’s thesis deals with factor model, which is used for data reduction. The purpose is to find unobservable common factors, by which we are able to simply describe observed data. The thesis presents an estimation for parameters of factor analysis by the principal component method, a factor rotation by the varimax method and a way of estimating factor scores by the regression method. Using the computing programme STATISTICA, we apply the factor analysis on the data set, obtained in Korfball. Based on the results, we try to determine the best somatotype for players of this sport.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Statistika extrémních hodnot
Fusek, Michal ; Neubauer, Jiří (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá rozděleními extrémních hodnot. Teoretická část práce je věnována základům teorie extrémních hodnot a popisu základních typů extremálních rozdělení. Je zde zformulována limitní věta pro rozdělení maxim a odvozeny vybrané charakteristiky extremálních rozdělení. Práce dále obsahuje odvození odhadů parametrů Weibullova, lognormálního a exponenciálního rozdělení metodou maximální věrohodnosti a metodou momentů. Současně je zde popsána problematika cenzorovaných výběrů včetně odvození odhadů parametrů metodou maximální věrohodnosti. Praktická část práce je věnována statistické analýze dešťových srážek.
|
|
|
Statistické přejímky srovnáváním
Bartušek, Petr ; Fusek, Michal (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá popisem statistických přejímek srovnáváním. V práci jsou popsána tři diskrétní rozdělení pravděpodobností – hypergeometrické, binomické a Poissonovo, včetně konvergencí jejich pravděpodobnostních a distribučních funkcí. Hlavním cílem práce je pak odvození přejímacího plánu pro statistické přejímky srovnáváním. Práce je doplněna o tři vytvořené programy naprogramované v prostředí Matlab.
|
|
|
The choice of the best somatotype for a given sport using factor analysis
Bušík, Peter ; Fusek, Michal (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
This bachelor’s thesis deals with factor model, which is used for data reduction. The purpose is to find unobservable common factors, by which we are able to simply describe observed data. The thesis presents an estimation for parameters of factor analysis by the principal component method, a factor rotation by the varimax method and a way of estimating factor scores by the regression method. Using the computing programme STATISTICA, we apply the factor analysis on the data set, obtained in Korfball. Based on the results, we try to determine the best somatotype for players of this sport.
|
|
|
Charakteristiky statistické vazby
Janda, Radek ; Fusek, Michal (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá charakteristikami statistické vazby mezi náhodnými veličinami a jejich praktickým využitím v průmyslu. Teoretická část je zaměřena na výčet a popis statistických vazeb. Dále je zde popsán statistický software Statistica, který umožňuje řadu uvedených charakteristik počítat. Na jednoduchých příkladech je uveden způsob použití statistických vazeb. Praktická část se zaměřuje na statistickou analýzu průmyslových reálných dat s využitím znalostí z teoretické části bakalářské práce.
|
host ::
RSS.