|
|
Modely a statistická analýza procesu rekordů
Tůmová, Alena ; Volf, Petr (vedoucí práce) ; Hlubinka, Daniel (oponent)
V této práci modelujeme historický vývoj nejlepších výsledků v běhu na 100, 200, 400 a 800m mužů. Předpokládáme, že nejlepší výsledky jednotlivých let jsou nezávislé náhodné veličiny se zobecněným rozdělením extrémních hodnot pro minima a s klesajícím trendem v parametru polohy. Parametry modelů odhadujeme metodou maximální věrohodnosti. Pro některé roky data o nejlepších výsledcích chybí, s takovými daty zacházíme jako s daty cenzorovanými zprava hodnotami tehdy platných rekordů. Tomu jsou přizpůsobeny i grafické nástroje použité pro diagnostiku modelů. Získané modely pak využíváme při odhadu ultimátních rekordů a také při predikci nových rekordů do dalších let. Na závěr odhadujeme několik modelů, které popisují historický vývoj nejlepších výsledků jednotlivých let pro několik délek běhů najednou.
|
|
|
Analysis of Missing Data: Comparing Performance of Traditional Methods across Mechanisms
Petrúšek, Ivan ; Soukup, Petr (vedoucí práce) ; Hendl, Jan (oponent)
Cieľom tejto diplomovej práce je vyhodnotiť rozličné metódy práce s chýbajúcimi hodnotami pri analýze dát. Diplomová práca je rozdelená do troch hlavných kapitol. Prvá kapitola zhŕňa teoretickú literatúru o chýbajúcich hodnotách a zameriava sa primárne na mechanizmy chýbajúcich hodnôt. Druhá kapitola pojednáva o tradičných metódach práce s chýbajúcimi hodnotami používanými v sociologickom výskume. Tretia kapitola skúma úspešnosť týchto metód analyzovaním simulovaných dátových súborov pozostávajúcich z dvoch premenných (príjem, IQ). V rámci praktickej analýzy (tretia kapitola) sme prostredníctvom simulácie vytvorili chýbajúce hodnoty podľa troch mechanizmov (MCAR, MAR, NMAR) a variovali podiel chýbajúcich hodnôt pri týchto mechanizmoch (10%, 20%, 30%). Potom sme aplikovali štyri metódy práce s chýbajúcimi hodnotami: analýzu kompletných prípadov, nahrádzanie aritmetickým priemerom, nahrádzanie regresiou a nahrádzanie stochastickou regresiou. Účinnosť týchto metód bola pre každú experimentálnu podmienku skúmaná pri korelačnej a regresnej analýze. Výsledky realizovaných simulácií sú zväčša v súlade s existujúcou literatúrou venovanou problematike chýbajúcich hodnôt. V prípade mechanizmu NMAR viedli všetky skúmané metódy k vychýleným odhadom parametrov. V prípade mechanizmu MCAR viedla k nevychýleným...
|
|
|
Imputation Of Missing Values In Clinical Data
BIRKLBAUER, Micha Johannes
Imputation of missing data is a crucial step in data analysis since many statistical methods require complete datasets. In that regard MissForest imputation is a powerful tool that seems to outperform most other imputation approaches. This analysis evaluates how good imputation using MissForest is compared to other methods like imputation by Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE), Restricted Boltzmann Machines (RBM) or the standard strawman (mean) imputation in a clinical dataset that is used to predict the mortality of patients after heart valve surgery.
|
|
|
Statistical Methods for Regression Models With Missing Data
Nekvinda, Matěj ; Kulich, Michal (vedoucí práce) ; Omelka, Marek (oponent)
Cílem této práce je popsat a rozvinout strategie pro odhad v datech získaných stratifiko- vaným výběrem. V práci jsou popsány metody pro odhad střední hodnoty a lineární re- gresní model. Je také zkoumáno možné zahrnutí pomocných proměnných. Tyto proměnné lze místo použití v jejich původní formě transformovat. Je ukázána transformace minimal- izijící asymptotický rozptyl vý- sledného odhadu. Nakonec je provedeno srovnání odhadu získaného postupem probíraném v této práci s dvojitě robustním odhadem a ukázána asymptotická ekvivalence těchto dvou odhadů.
|
|
|
Analysis of Missing Data: Comparing Performance of Traditional Methods across Mechanisms
Petrúšek, Ivan ; Soukup, Petr (vedoucí práce) ; Hendl, Jan (oponent)
Cieľom tejto diplomovej práce je vyhodnotiť rozličné metódy práce s chýbajúcimi hodnotami pri analýze dát. Diplomová práca je rozdelená do troch hlavných kapitol. Prvá kapitola zhŕňa teoretickú literatúru o chýbajúcich hodnotách a zameriava sa primárne na mechanizmy chýbajúcich hodnôt. Druhá kapitola pojednáva o tradičných metódach práce s chýbajúcimi hodnotami používanými v sociologickom výskume. Tretia kapitola skúma úspešnosť týchto metód analyzovaním simulovaných dátových súborov pozostávajúcich z dvoch premenných (príjem, IQ). V rámci praktickej analýzy (tretia kapitola) sme prostredníctvom simulácie vytvorili chýbajúce hodnoty podľa troch mechanizmov (MCAR, MAR, NMAR) a variovali podiel chýbajúcich hodnôt pri týchto mechanizmoch (10%, 20%, 30%). Potom sme aplikovali štyri metódy práce s chýbajúcimi hodnotami: analýzu kompletných prípadov, nahrádzanie aritmetickým priemerom, nahrádzanie regresiou a nahrádzanie stochastickou regresiou. Účinnosť týchto metód bola pre každú experimentálnu podmienku skúmaná pri korelačnej a regresnej analýze. Výsledky realizovaných simulácií sú zväčša v súlade s existujúcou literatúrou venovanou problematike chýbajúcich hodnôt. V prípade mechanizmu NMAR viedli všetky skúmané metódy k vychýleným odhadom parametrov. V prípade mechanizmu MCAR viedla k nevychýleným...
|
|
|
Modely a statistická analýza procesu rekordů
Tůmová, Alena ; Volf, Petr (vedoucí práce) ; Hlubinka, Daniel (oponent)
V této práci modelujeme historický vývoj nejlepších výsledků v běhu na 100, 200, 400 a 800m mužů. Předpokládáme, že nejlepší výsledky jednotlivých let jsou nezávislé náhodné veličiny se zobecněným rozdělením extrémních hodnot pro minima a s klesajícím trendem v parametru polohy. Parametry modelů odhadujeme metodou maximální věrohodnosti. Pro některé roky data o nejlepších výsledcích chybí, s takovými daty zacházíme jako s daty cenzorovanými zprava hodnotami tehdy platných rekordů. Tomu jsou přizpůsobeny i grafické nástroje použité pro diagnostiku modelů. Získané modely pak využíváme při odhadu ultimátních rekordů a také při predikci nových rekordů do dalších let. Na závěr odhadujeme několik modelů, které popisují historický vývoj nejlepších výsledků jednotlivých let pro několik délek běhů najednou.
|
|
|
Problém chybějících dat při sčítání lidu - kteří respondenti neodpověděli
Hora, Jan
Interaktivní reprodukce výsledků sčítání lidu pomocí statistického modelu nabízí v této souvislosti alternativní publikační možnost s dokonale zabezpečenou ochranou anonymity dat. Základem metody je odhad statistického modelu původní databáze ve tvaru diskrétní součinové směsi, která je následně použita jako báze znalostí pravděpodobnostního expertního systému. Interaktivní statistický model umožňuje odvozování libovolně podmíněných tabulek resp. histogramů s uživatelským komfortem, který je srovnatelný nebo lepší než v případě souboru mikrodat. Odhadnutá distribuční směs neobsahuje původní data, takže výsledný interaktivní softwarový produkt může být zpřístupněn všem uživatelům bez jakéhokoli omezení.
|
host ::
RSS.