|
|
Získávání znalostí z databází
Jirmásek, Tomáš ; Chmelař, Petr (oponent) ; Jurka, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou získávání znalostí z databází, konkrétně metodou Bayesovské klasifikace. Cílem práce bylo implementovat vybranou metodu dolování dat a její funkčnost ověřit na vybraném vzorku dat. Aplikace je implementována v programovacím jazyce Java a data určená pro dolování jsou uložena v databázi MySQL. Informace potřebné pro spuštění dolovací úlohy jsou načítány ze vstupního DMSL dokumentu. Získané znalosti jsou poté ukládány také do DMSL dokumentu. Jazyk DMSL musel být rozšířen pro potřeby Bayesovské klasifikace.
|
|
|
Srovnání klasického a bayesovského přístupu ke statistice
Hakala, Michal ; Karel, Tomáš (vedoucí práce) ; Malá, Ivana (oponent)
Bakalářská práce se zabývá úvodem do statistiky v bayesovském pojetí a srovnáním se statistikou v klasickém četnostním pojetí. Bayesovská statistika je moderní větev statistiky, která nabízí ucelenou teoretickou alternativu ke klasickému pojetí. Nabízí východisko z mnoha situací, při kterých si klasická statistika neví rady. Kromě rozdílů v definicích a pojetí pojmů je v práci také důkladně rozvedeno kvalitativní srovnání obou přístupů. Jde především o srovnání kvality bodových odhadů, přesnosti intervalových odhadů, testování statistických hypotéz a rychlosti konvergence odhadů. Práce přináší stručné shrnutí teorie a přispívá mnoha příklady a argumenty do diskuse mezi zastánci bayesovského a klasického pojetí statistiky.
|
|
|
Srovnání klasického a bayesovského přístupu k pravděpodobnosti
Dupal, Pavel ; Karel, Tomáš (vedoucí práce) ; Bílková, Diana (oponent)
Cílem této práce je provést základní srovnání mezi klasickým (četnostním) a bayesovským přístupem ke statistice, jak na historické, tak na vědecké úrovni. Historie statistiky je stručně prozkoumána počínaje 17. stoletím až do současných let. Jsou zmíněny klíčové osobnosti a objevy, stejně jako příležitosti, při kterých se četnostní a bayesovský přístup střetly nebo byly vzájemně ovlivněny. Přiblíženy jsou různé interpretace pravděpodobnosti a bayesovský přístup je uveden skrze Bayesův vzorec. Poté jsou popsány a srovnány způsoby klasické a bayesovské statistické indukce pro bodový odhad, intervalový odhad a testování hypotéz. Každý ze způsobů je dále ilustrován příkladem a výsledky jsou zhodnoceny pomocí vybraných kritérií.
|
|
|
Historie Bayesovské statistiky
Karel, Tomáš ; Hebák, Petr (vedoucí práce) ; Vilikus, Ondřej (oponent)
Vývoj teorie statistiky od dob Thomase Bayese doprovází jakýsi pomyslný souboj mezi klasickou a bayesovskou školou. Tato práce pojednává o historii tohoto vývoje, možnostech budoucího rozšíření bayesovského přístupu do různých vědních oborů a o možnosti výuky základů statistiky z bayesovského pohledu. V této práci jsou zmíněny snad všechny podstatné příspěvky nejvýznamnějších představitelů bayesovského způsobu myšlení, které nesmazatelným písmem přispěly k vývoji statistiky jako takové. Ve zkratce jsou zde připomenuty základní rozdíly mezi klasickým a bayesovským přístupem. Tyto rozdíly jsou demonstrovány na dvou vstupních příkladech, stejně jako zásadní metodické odlišnosti a argumenty objektivistického a subjektivistického vnímání pravděpodobnosti a induktivních úsudků. Pro zajímavost je zmíněna síň slávy předních světových statistiků, kteří se zasloužili o rozvoj a rozšíření bayesovských metod. Cílem této bakalářské práce je nabídnout případným pokračovatelům užitečný vstupní materiál v dané oblasti.
|
host ::
RSS.