|
|
Implementace a aplikace statistických metod ve výzkumu, výrobní technologii a řízení jakosti
Kupka, Karel ; Karpíšek, Zdeněk (vedoucí práce)
Práce se zabývá možnostmi použití moderních statistických postupů se zaměřením na robustní metody. Vybrané postupy jsou analyzovány a aplikovány na častých problémech z praxe v českém průmyslu a technologii. Studovaná témata, metody a algoritmy jsou voleny tak, aby byla přínosem v reálných aplikacích ve srovnání s používanými klasickými metodami. Použitelnost a účinnost algoritmů je ověřena a demonstrována na reálných studiích a problémech z výzkumného prostředí českých průmyslových subjektů. V práci je poukázáno na nevyužitý potenciál současné teoreticko-matematické a výpočetní kapacity a nových přístupů k chápání statistických modelů a metod. Výsledkem práce je rovněž původní vývojové prostředí s programovacím jazykem DARWin (Data Analysis Robot for Windows) pro intenzivní využití efektivních numerických postupů pro získávání informací z dat. Práce je impulsem pro širší využití robustních a numericky, nebo výpočetně náročnějších metod, jako jsou neuronové sítě, pro modelování procesů a kontrolu kvality.
|
|
|
Implementace a aplikace statistických metod ve výzkumu, výrobní technologii a řízení jakosti
Kupka, Karel ; Karpíšek, Zdeněk (vedoucí práce)
Práce se zabývá možnostmi použití moderních statistických postupů se zaměřením na robustní metody. Vybrané postupy jsou analyzovány a aplikovány na častých problémech z praxe v českém průmyslu a technologii. Studovaná témata, metody a algoritmy jsou voleny tak, aby byla přínosem v reálných aplikacích ve srovnání s používanými klasickými metodami. Použitelnost a účinnost algoritmů je ověřena a demonstrována na reálných studiích a problémech z výzkumného prostředí českých průmyslových subjektů. V práci je poukázáno na nevyužitý potenciál současné teoreticko-matematické a výpočetní kapacity a nových přístupů k chápání statistických modelů a metod. Výsledkem práce je rovněž původní vývojové prostředí s programovacím jazykem DARWin (Data Analysis Robot for Windows) pro intenzivní využití efektivních numerických postupů pro získávání informací z dat. Práce je impulsem pro širší využití robustních a numericky, nebo výpočetně náročnějších metod, jako jsou neuronové sítě, pro modelování procesů a kontrolu kvality.
|
|
|
Implementace a aplikace statistických metod ve výzkumu, výrobní technologii a řízení jakosti
Kupka, Karel ; Šeda, Miloš (oponent) ; Militký, Jiří (oponent) ; Dohnal, Gejza (oponent) ; Karpíšek, Zdeněk (vedoucí práce)
Práce se zabývá možnostmi použití moderních statistických postupů se zaměřením na robustní metody. Vybrané postupy jsou analyzovány a aplikovány na častých problémech z praxe v českém průmyslu a technologii. Studovaná témata, metody a algoritmy jsou voleny tak, aby byla přínosem v reálných aplikacích ve srovnání s používanými klasickými metodami. Použitelnost a účinnost algoritmů je ověřena a demonstrována na reálných studiích a problémech z výzkumného prostředí českých průmyslových subjektů. V práci je poukázáno na nevyužitý potenciál současné teoreticko-matematické a výpočetní kapacity a nových přístupů k chápání statistických modelů a metod. Výsledkem práce je rovněž původní vývojové prostředí s programovacím jazykem DARWin (Data Analysis Robot for Windows) pro intenzivní využití efektivních numerických postupů pro získávání informací z dat. Práce je impulsem pro širší využití robustních a numericky, nebo výpočetně náročnějších metod, jako jsou neuronové sítě, pro modelování procesů a kontrolu kvality.
|
|
|
Vybrané aspekty robustní regrese a srovnání metod robustní regrese
Černý, Jindřich ; Blatná, Dagmar (vedoucí práce) ; Vrabec, Michal (oponent) ; Dohnal, Gejza (oponent)
Disertační práce se zabývá problematikou robustních regresních metod. Primárními cíli práce jsou -- navrhnout rozšíření, odvození a shrnutí (včetně výpočetního algoritmu) Theilových-Senových regresních odhadů (v některé literatuře též uváděno jako Passingova-Bablokova regresní metoda) pro vícerozměrný prostor a srovnat tuto metodu s dalšími robustními regresními metodami. Tato dvojice hlavních cílů je hlavním a originálním přínosem disertační práce. Z dostupné literatury není známo, že by se někdo tímto problémem zabýval ve větší šíři. Jeho vyřešením bude nabídnut celkový shrnující pohled na danou problematiku a nové možnosti této vícerozměrné, neparametrické, robustní regresní metody. Dalšími cíli jsou -- přehledné shrnutí některých dalších robustních metod, shrnutí poznatků o těchto robustních regresních metodách, srovnání robustních metod mezi sebou s důrazem na porovnání s navrženou metodou Theilových-Senových odhadů a s metodou nejmenších čtverců. Zároveň se shrnutím jsou popsány i jednotlivé matematické souvislosti a možnosti nahrazení metod mezi sebou. Tyto sekundární cíle jsou dalším přínosem disertační práce v oblasti problematiky robustní regrese. Jsou důležité zejména z důvodu uceleného pohledu na problematiku robustních regresních metod a odhadů.
|
|
| |
host ::
RSS.