|
|
Analýza přežití v R
Pásztor, Bálint ; Malá, Ivana (vedoucí práce) ; Čabla, Adam (oponent)
Analýza přežití je statistickým oborem, který analyzuje dobu do nastání určité události. Cílem této empirické práce je popsat možnosti analýzy přežití v softwarovém prostředí R. Teoretické znalosti jsou aplikovány na reálná data, parametrické a neparametrické odhady funkce přežití jsou hodnoceny různými metodami a srovnávány mezi sebou. V části zaměřující se na neparametrické modely jsou popsány Kaplan-Meierova a Nelson-Aalenova funkce. Mezi parametrické odhady byla zařazena známá pravděpodobnostní rozdělení, jsou prezentovány funkce přežití a funkce rizika odvozené z těchto rozdělení a diskutována jejich využitelnost v analýze přežití. Dalším cílem práce je ukázat možnosti odvození pravděpodobností přechodu ze získaných odhadů a sestavení Markovova řetězce pro modelování vývoje zkoumané kohorty v čase. Druhá část práce obsahuje popis aplikace teorie analýzy přežití. V této části jsou uvedeny možnosti statistického modelování v oblasti analýzy přežití v softwaru R. Výstupy z R byly použity k vytvoření Markovova modelu. Jsou prezentovány možnosti využití farmakoekonomických modelů a popsány základní pojmy oblasti HTA. V souladu s metodikou SÚKL byl proveden výpočet nákladové efektivity pomocí ukazatele ICER. Bylo ukázáno, že statistické modelování přežití hraje důležitou roli v hodnocení nákladové efektivity léčivých přípravků.
|
|
|
Neuronové sítě v R
Arzumanov, Eduard ; Bašta, Milan (vedoucí práce) ; Žižka, David (oponent)
Cílem této práce bylo představit problematiku neuronových sítí, která i přesto, že existuje a aplikuje se ve statistice už řadu let, pro značnou část veřejnosti a dokonce akademického prostředí z oblasti statistiky zůstává minimálně prozkoumanou. Cílem praktické části bylo ověřit prostřednictvím praktické aplikace, zda neuronové sítě jsou opravdu lepším nástrojem pro statistickou analýzu než doposud běžně používané nástroje, zvláště v případě potřeby zkoumat komplexnější jevy a vztahy mezi nimi. Dalším cílem praktické části bylo za pomoci modelů neuronových sítí zkoumat a popsat vztahy mezi vývojem objemů obchodů akcií společnosti Apple a akciemi konkurenčních společností jako Google, HTC, Nokia, Samsung. Dosažení cílů práce bylo prováděno prostřednictvím poměrně rozsáhlého popisu teorie neuronových sítí, rovněž jako popisu teoretických pomůcek vhodných pro předcházení častým úskalím při praktické implementaci. Tato praktické aplikace byla prováděna v softwaru R, který se v poslední době významně rozšířil díky své dostupnosti a také velké míře flexibility, kterou uživateli poskytuje. Přínosem této práce je seznámení a utvoření uceleného přehledu o problematice neuronových sítí a poskytnutí důkazu, že v některých případech modely neuronových sítí jsou skutečně výrazně lepším nástrojem analýzy v porovnání s běžně používanými nástroji (modely typu ARMA, lineární regrese). Autor během zpracování práce získal velké množství poznatků o problematice neuronových sítí, naučil se s nimi pracovat v prostředí R, čímž posunul svoje schopnosti práce s tímto softwarem o poznání výš.
|
|
| |
|
| |
|
|
Výpočty plánů pro statistické přejímky měřením
Kaspříková, Nikola ; Klůfa, Jindřich (vedoucí práce) ; Dittrichová, Eva (oponent) ; Slavík, Václav (oponent)
Cílem práce je provést analýzu některých přejímacích postupů a navrhnout jejich vylepšení. Práce je zaměřena na efektivní výpočet přesných přejímacích plánů (P1, P2) při jednovýběrové přejímce měřením a kombinovaných opravných přejímacích plánů LTPD a AOQL Při výpočtech se pracuje s přesným vztahem pro operativní charakteristiku přejímacího plánu a nové plány mají lepší vlastnosti než plány spočtené podle obvyklého postupu s využitím přibližného vztahu pro operativní charakteristiku. Plány spočtené podle postupu v práci navrženého jsou pro některé vybrané hodnoty vstupních parametrů tabelovány. K výsledkům práce patří nástroje určené pro práci s přejímacími plány, nástroje pro určování a analýzu přejímacích plánů. Pro praktickou realizaci výpočtů bylo zvoleno statistické výpočetní prostředí R. Vytvořené prostředky v prostředí R jsou dostatečně efektivní a použitelné i pro tabelaci přejímacích plánů. Nové funkce jsou v této práci uvedeny včetně jejich definice v jazyce R (zdrojový kód) a základní dokumentace a s jejich využitím je tak možné snadno spočítat přejímací plány podle požadavků i v případě, že zvolená kombinace hodnot parametrů není pokryta v tabulkách uvedených v této práci.
|
|
|
Grafické možnosti systému R
Režný, Jan ; Komárková, Lenka (vedoucí práce) ; Bína, Vladislav (oponent)
Práce analyzuje grafické výstupy softwaru R. R je statistický volně šiřitelný software s licencí GNU. Cílem práce je zobrazit obrázky (výstupy) a zdrojové kódy. Práce obsahuje především statistické obrázky. Obrázky jsou doplněny komentářem o zobrazovaných datech a možnostech nastavení. Práce by měla ulehčit čtenáři vytváření grafických výstupů v softwaru R.
|
host ::
RSS.