|
|
Notační analýza vstřelených gólů na mistroství světa v ledním hokeji 2021 v kategorii U20
Janoušek, Jakub ; Šťastný, Petr (vedoucí práce) ; Vojta, Zdeněk (oponent)
Název práce: Notační analýza vstřelených gólů na mistrovství světa ledním hokeji 2021 Cíle: Cílem této diplomové práce je analýza vstřelených branek na MS U20 2021 následné porovnání jednotlivých zemí Pomocí získaných informací zjistit, kde má český hokej největší zakončení ejlepším zemím inspirovat ostatní trenéry intenzivnější práci souladu se světovými trendy této oblasti cílem vrátit český hokej mezi nejlepší země světa. Výzkum byl proveden nepřímého pozorování utkání 176 gólových situací videozáznam . Předmětem zkoumání bylo 10 týmů, ze kterých se střelců. gólových situací byla provedena kvalitativní analýza. Získané zaznamenán následně kvantitativní analýza Výsledky: výsledků vyplývá, že nejvyužívanějším střeleckým prostorem při vstřelení gólu byl těsný předbrankový prostor ejčastějším umístěním úspěšného zakončení do středu brány po ledě nebo těsně nad ledem, tvořily tyto nejvyužívanější kombinaci při skórování. Nejčastější způsob zakončení na tomto MS byl švih forehandovou stranou čepele. Analýza zároveň prokázala, že Český tým měl výrazné rezervy v činnosti tečování dorážení, zároveň lze za slabiny tohoto výběru označit přesilové hry oslabení. Klíčová slova: Lední hokej, MS U20, střelba, zakončení, střelecké prostory, metodika střelby
|
|
|
Hodnocení bonity klientů při získávání úvěru v bance
Šlapalová, Anežka
Diplomová práce je zaměřena na zhodnocení bonity klientů při získávání úvěru u Komerční banky, a.s., která patří mezi jednu z největších a nejvyužívanějších bank České republiky. Práce je rozdělena na literární rešerši a vlastní část práce. Literární rešerše charakterizuje a vysvětluje základní pojmy na téma řízení úvěrů a úvěrové analýzy. Jsou zde popsány jednotlivé metody a modely pro posouzení bonity klientů, které jsou dále využity v praktické části a jsou základem pro vyhodnocení úvěruschopnosti klienta. Ve druhé části práce je analyzována Komerční banka, a.s., u které jsou rozebrány její poskytované úvěrové produkty a dále na modelových případech provedeny konkrétní úvěrové procesy a úvěrové analýzy.
|
|
|
Volba plaveckého způsobu a nejčastěji se vyskytující chyby při plavání u uchazečů o studium na Pedagogické fakultě UK
Papežová, Šárka ; Svobodová, Irena (vedoucí práce) ; Pokorný, Ladislav (oponent)
NÁZEV Volba plaveckého způsobu a nejčastěji se vyskytující chyby při plavání u uchazečů o studium na Pedagogické fakultě UK AUTOR Šárka Papežová KATEDRA Katedra tělesné výchovy VEDOUCÍ PRÁCE PaedDr. Irena Svobodová ABSTRAKT Tato diplomová práce pojednává o volbě plaveckých způsobů při přijímacím řízení na Pedagogickou fakultu Univerzity Karlovy a o nejčastějších chybách v provedení plaveckých způsobů dle platných pravidel plavání, kterých se uchazeči o studium dopouštějí. Tato problematika je probírána z pohledu studijních oborů Tělesná výchova a sport se zaměřením na vzdělávání a Učitelství pro mateřské školy a je přímo závislá také na pohlaví a věku uchazečů. Práce se věnuje také podrobné charakteristice jednotlivých plaveckých způsobů a již výše zmíněných chyb v provedení. Ke zpracování tohoto tématu je použit pětiletý výpis z přijímacího řízení na katedře tělesné výchovy, zpracovaný pomocí statistických metod. KLÍČOVÁ SLOVA Plavecký způsob, prsa, kraul, znak, plavecké dýchání, přijímací řízení, statistika, Tělesná výchova a sport se zaměřením na vzdělávání, Učitelství pro mateřské školy.
|
|
| |
|
|
Artificial Intelligence Approach to Credit Risk
Říha, Jan ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Tato práce se zabývá aplikaci umělé inteligence v řízení kreditního rizika. Tento moderní přístup je porovnán s aktuálním standardem trhu, s logistickou regresí. V práci prezentujeme teorii zaměřenou na neuronové sítě, podpůrné vektorové stroje, náhodné lesy a logistickou regresi. Také se zabýváme metodologií na vyhodnocení a porovnávání těchto modelů ze statistického a obchodního hlediska. Zjistili jsme, že modely z kategorie neuronových sítí, zejména Multi-Layer Perceptron a Radial Basis Function Network, překonávají logistickou regresi ve standardních statistických a obchodních kritériích. Výkonnost náhodných lesů a podpůrných vektorových strojů není dostatečná a v naší práci jejich výkonnost nedosahovala výkonnosti logistické regrese.
|
|
| |
|
|
Improved Prediction of Social Tags Using Data Mining
Harár, Pavol ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Kříž, Jiří (vedoucí práce)
This master’s thesis deals with using Text mining as a method to predict tags of articles. It describes the iterative way of handling big data files, parsing the data, cleaning the data and scoring of terms in article using TF-IDF. It describes in detail the flow of program written in programming language Python 3.4.3. The result of processing more than 1 million articles from Wikipedia database is a dictionary of English terms. By using this dictionary one is capable of determining the most important terms from article in corpus of articles. Relevancy of consequent tags proves the method used in this case.
|
|
| |
|
|
Řízení kreditního rizika v bankách
Pětníková, Tereza ; Blahová, Naděžda (vedoucí práce) ; Šedivý, Jan (oponent)
Předmětem této práce je řízení kreditního rizika v bankách, jakožto nejvýznamnějšího rizika, kterému jsou banky vystaveny. Cílem práce je vymezení základních postupů, nástrojů a metod, které jsou bankami využívány k řízení kreditního rizika. První část práce se věnuje vymezení těchto postupů a představuje celý proces řízení kreditního rizika, od definice kreditního rizika přes úvěrovou strategii a politiku, organizační strukturu, vymezení nejpoužívanějších nástrojů snižování kreditního rizika až po regulatorní požadavky na jeho řízení. V rámci druhé kapitoly jsou podrobněji zpracovány nástroje měření a hodnocení kreditního rizika a možnosti zajištění úvěrového rizika. Poslední kapitola ukazuje na příkladu vybrané banky řízení kreditního rizika v praxi.
|
|
|
Odhad pravděpodobnosti defaultu pomocí logistické regrese
Chalupa, Tomáš ; Dlouhá, Zuzana (vedoucí práce) ; Formánek, Tomáš (oponent)
Cílem této práce je vytvořit vhodný model, který odhaduje pravděpodobnost nesplacení úvěru klientem. K odhadu byla použita logistická a probitová regrese a dvě definice nesplacení, 60 a 90 dnů po splatnosti. V práci je popsán způsob výstavby, odhadu a testování skóringových modelů a také struktura použitých dat, která byla použita v praktické části práce. Nejprve byl vytvořen teoretický model, který byl později konfrontován s odhady. Vytvořené modely byly porovnány v práci popsanými statistikami jako je McFaddenovo R^2, schopnost jejich diverzifikace byla zjišťována Lorenzovou křivkou a Giniho koeficientem. Bylo zjištěno, že logistická a probitová regrese mají téměř stejné výsledky a že 90 dnů je vhodnější definice než 60 dnů.
|
host ::
RSS.