|
|
Porovnání účinnosti návrhů experimentů pro statistickou analýzu úloh s náhodnými vstupy
Martinásková, Magdalena ; Novák, Drahomír (oponent) ; Vořechovský, Miroslav (vedoucí práce)
V práci jsou představeny metody a kritéria pro tvorbu a optimalizaci návrhů počítačových experimentů. Jejich kombinací byly s použitím jádra programu Freet vytvořeny optimalizované návrhy. Vhodnost těchto návrhů pro statistické vyhodnocení úloh s náhodnými vstupy byla následně posouzena porovnáním získaných výsledků šesti zvolených funkcí s přesným, analyticky získaným řešením. V práci je obsažena základní teorie, definice vyhodnocovaných funkcí, popis nastavení optimalizačních procesů a rozbor získaných výsledků včetně dalších doporučení týkajících se zjištěných nedostatků určitých návrhů. Dále je popsána aplikace, která byla vytvořena pro zobrazení výsledků.
|
|
|
Porovnání účinnosti návrhů experimentů pro statistickou analýzu úloh s náhodnými vstupy
Martinásková, Magdalena ; Novák, Drahomír (oponent) ; Vořechovský, Miroslav (vedoucí práce)
V práci jsou představeny metody a kritéria pro tvorbu a optimalizaci návrhů počítačových experimentů. Jejich kombinací byly s použitím jádra programu Freet vytvořeny optimalizované návrhy. Vhodnost těchto návrhů pro statistické vyhodnocení úloh s náhodnými vstupy byla následně posouzena porovnáním získaných výsledků šesti zvolených funkcí s přesným, analyticky získaným řešením. V práci je obsažena základní teorie, definice vyhodnocovaných funkcí, popis nastavení optimalizačních procesů a rozbor získaných výsledků včetně dalších doporučení týkajících se zjištěných nedostatků určitých návrhů. Dále je popsána aplikace, která byla vytvořena pro zobrazení výsledků.
|
|
|
Matematické modelování kurzu koruny
UHLÍŘOVÁ, Žaneta
Tato diplomová práce je zaměřena na matematické modelování kurzu koruny vůči americkému dolaru v letech 1991 až 2014. Časová řada byla rozdělena do pěti částí. Nejprve byly zkoumány modely Boxovy-Jenkinsovy metodologie, především model ARIMA. Bohužel daný model nemohl být použit, protože žádná z časových řad nevykazovala korelaci. Časová řada je považována za bílý šum. Data se zdají být naprosto nepredikovatelná. Dané časové řady nemají konstantní rozptyl, mnohdy ani normální rozdělení, a proto byl jako druhý model uvažován model volatility GARCH. Pro použití modelu volatility je lepší danou časovou řadu nerozdělovat. Model volatility napomáhá k přesnější predikci než směrodatná odchylka. Práce byla zpracována v programu RStudio a MS Excel.
|
host ::
RSS.