|
|
Statistické metody pro hodnocení predikční validity
Rubešová, Jana ; Zvára, Karel (vedoucí práce) ; Stehlík, Eduard (oponent) ; Půlpán, Zdeněk (oponent)
Práce pojednává o statistických metodách a modelech, které lze použítpro hledání a analýzu faktorůovlivňujících budoucí úspěšnostve studiu vysoké školy. Jedná se o problémy řešenév celosvětovém měřítku. Pro zkoumání závislosti konečnéhoprůměru známek na dříve známých ve. ličinách jsou využity modely mnohonásobné lineární regrese. Důrazje kladen téžna méně běžnépostupy pro porovnání síly vlivu jednotlivých regresorů. Model logistické regrese' kdy odhadujeme pravděpodobnost úspěchu ve studiu (dané konkrétním kritériem), je doplněn analýzou RoC křivek. Analýzy provedené na datovém souboru 1340 studentů Univerzity Karlovy v Praze, Přírodovědecké fakulty, kteří se zapsali ke studiu bakalářských studij- ních programů v roce 2003104 a2004f05, jsou porovnány s dalšímistudiemi zabývajícímise predikčnívaliditou. Abstract The thesis deals with statistical methods and models suitable to analyze factors that may have influence on future success in graduation. These problems are solved all over the world. Multiple regression models are used for detection dependence final college grade points average on other known variables like admission exam scores and high school grades. The thesis emphasizes less usual methods for comparing effect power of regressors. Logistic regression models where we estimate pro-...
|
|
| |
|
|
Vliv indikátorů na dosažené skóre v testu z anglického jazyka MANA 2005
Protivínský, Tomáš ; Zvára, Karel (oponent) ; Omelka, Marek (vedoucí práce)
N5zev prace: VHv indikatoru na dosa^ene skore v testu z anglickeho jazyka MANA2005 Autor: Tomas" Protivinsky Katedra: Katedra pravdepodobnosti a matematicke statistiky Vedouci bakalarske prace: Ing. Marek Omelka E-mail vedouciho: omelka@karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: Prace analyzuje data ziskana testy Maturita naneffsto 2005. Zabyva se vlivem jednotlivych faktoru na dosazene skore z anglickeho jazyka, hodnoti je z hlcdiska jejich vyznamnosti a snazi se odhalit vztahy mezi nimi. Nejdfive uvazuji jednoduche modely s jednim vysve-tlujicim faktorem. Zde jsem se zamčfil pf edevgim na typ Skoly (gymnazium, SOS, SOU) a jeji polohu (die pfislugnosti ke kraji) a pohlavi zaka. V praci take kratce diskutuji mozn6 pficlny pozorovanych rozdilu. Tyto dilcl vysledky pak na zdv^r porovnavam s celkovou analyzou, ktera do modelu zahr- nuje vSechny sledovane faktory. Zahrnul jsem i strucny popis zamgfeni a organizace testu Maturitananecisto. Klicova slova: Linearni regrese, analyza rozptylu Title: Effect of indicators on adjusted score in Englishlanguage test MANA 2005 Author: TomaS Protivinsky Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Ing. Marek Omelka Supervisor's e-mail address: omelka@karlin.inff.cuni.cz Abstract:The thesis analyzes a data acquired in the test Maturita naneclsto 2005. It...
|
|
| |
|
|
Lineární model blízký modelu s opakováním
Smetanová, Pavla ; Anděl, Jiří (oponent) ; Zvára, Karel (vedoucí práce)
V regresní analýze je nespornou výhodou, máme-li k dispozici opakovaná pozorování. Tato práce se zabývá situací, kdy opakovaná pozorování nemáme, ale máme k dispozici pozorování, která si jsou blízká. V takovém případě rozdělíme pozorování do skupin blízkých pozorování a na jejich základě Jormulujeme testy pro ověření adekvátnosti popisu dat modelem. Takovýchto testů je hned několik. Každá testová statistika je založena na podílu součtu čtverců nedostatku shody a součtu čtverců " čisté" chyby a vynásob na podílem příslušných stupňů volnosti a má F rozdělení. Nedostatek shody modelu s daty můžeme rozlišit na nedostatek shody uvnitř skupin a mezi skupinami. Program R nám poslouží k praktické ukázce vše ch testů.
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
Estimation of the Location of Zeros of Regression Functions
Juríček, Jozef ; Zvára, Karel (oponent) ; Hlávka, Zdeněk (vedoucí práce)
Práce se zabývá odhady polohy nulových bodů regresní funkce a jejích derivací, a to jak postupy parametrické, tak neparametrické regrese. První část se věnuje parametrické regresi - lineárnímu i nelineárnímu modelu. Odhady polohy nulových bodů jsou pak založeny na odhadech parametrů. Tématem druhé části je neparametrická regrese, v tomto případě jde o jádrové odhady navrženy Gasserem a Müllerem. Popisuje zejména limitní rozdělení odhadů, volbu vyhlazovacího parametru a jádrové funkce. V obou částech jsou konstruovány intervalové odhady polohy nulových bodů regresní funkce a jejích derivací. Obě dvě části se věnují modelům s nezávislými, ale také s korelovanými chybami. Práce nabízí i příklady k jednolivým tématům, které jsou počítány v prostředí R a také některé zdrojové kódy funkcí nezbytných k výpočtům.
|
|
|
Zdánlivá regrese ekonomických ukazatelů
Komzáková, Magdalena ; Zvára, Karel (oponent) ; Lachout, Petr (vedoucí práce)
In the time series analysis it often appears that two or more time series influence each other. When the generating stochastic processes of these series do not have stationary structure but they are stochastically non-stationary, i.e. the characteristic polynomial has a unit root, it happens that the regression modelling the dependence of some absolutely independent series gives statistically significant parameter estimations and statistics used to judge the model fitting do not indicate anything about its impropriety. This phenomenon is called seeming regression (spurious regression) and is solved with the theory of cointegration. We can say that when the series are cointegrated, their model shows their real dependence, not only the seeming one. Due to this fact, cointegration tests are also used for testing for the presence of seeming regression. These tests are based on unit root tests in generating process (or on stationarity tests), because time series can be cointegrated only if their linear combination is a stationary series.
|
host ::
RSS.