|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
Stochastické modelování epidemií
Vencálek, Ondřej ; Brabec, Marek (oponent) ; Antoch, Jaromír (vedoucí práce)
Nazev prace: Stochasticke modelovani epidemii Autor: Oridfej Venealek Katedra: Katedra pravdepodobnosti a matenmticke sta.t.i.stiky Vedouci diplomove prace: Prof. RNDr. .Jaromi'r Antoch. CSe. e-mail vedoucfho: Jaromir.Antoch'3mff.cuni.c-/ Abstrakt: Tato diplomova prace se zabyva modelovanmi prevalence chfipky v Ceske repnb- lice v letech 2001 az 2003. Vychazi z dat laskave ZHpujccnych Statnhn zdravotm'm ustavem. Z hlediska epiclemiologie jde o observaeni deskriptivuf studii: zabyva se rozdelenhn poctu riernocnych chfipko\ v prnbehu sledovaneho ubdobi v ceske populaci. Matematiekym podkla- dem pro modelovaih je nelinearni hierarehicky model. Funkem tvar zavislo.sti prevalence na case vyehazt z teorie rustovyeh kfivek. Klicova slova: prevalence, sledovane obdobi, riistove kfivky, hierarehicky model Title: Stochastic- Modelling of Rpidemy Autor: (Jndrej Vencalek Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Prof. RNDr. Jaronn'r Antoch, CSc. Supervisor's e-mail address: Jaromir.Antochl'0.|inff.ei.mi.cz Abstract: This diploma tbesis deals with modelling of prevalence of influenza in the C/ech Republic in the period from 2001 till 2003. It is based on data which were khidly lent by Statin' zdravotni nstav. This work is observational descriptive study from the view of epidemiology:...
|
|
|
Analysis of Biosensoric Data
Timková, Jana ; Antoch, Jaromír (oponent) ; Hlávka, Zdeněk (vedoucí práce)
Mioijnqt.rjsip IIOKSIOJ ' jjiijjsmnmqotq oqj j mopinu 's ^.loAvmiu.ij sppom p.ixiin 'riiiisu ini' |HUI? HI si >[.TOA\i jo TI.IO.IUO.) oqj '^Hrilll.Il^l r)Af>[AU[l[ .'S'.v,>.If)/) 1) jtllltl-J b\l )(l^(j I^^ HUI![' :.!.() If {ll.y ^,)],) iuiAupf)i[ui[ s iq,)poin ()q V. l}SOMIUOJI.ld HI! ]lST)|StAir/ A "CI"T ItI '1?> :ni,p.)f'n\[
|
|
|
Je Sportka spravedlivá?
Dvořák, Marek ; Antoch, Jaromír (oponent) ; Čerbáková, Jana (vedoucí práce)
Nazev prace: Je Sportka spravedliva? AnLor: Marek Dvorak Katedra: Katedra. pravdepodobnosti a matematicke stalistiky Vedouci bakalnfske prace: Mgr. Jaua Cerbakova (.'-mail vedoiirihu: ja[irii.-erb'Lkarlin.mfi'.cuiii.ez Abstrakt: V pfedlo/one prad se zabyvame sazkovon loterii Sportka provo- xovanou v Ceske rei>ublice akciovon spolecnosti SAZKA. V uvodu prace zdnraziiujeme vyznam Sportky na trim loterii v OR a in'inasiiiu1 zakladni inibrnuicc1 o jejim vzniku a vyvoji. Po sti/namc'iii s pravidly hry a jojich ^inena.nii i>oeitaine ])ravdej)odol)nost.i vytazeni ciscl v zavislosti ua jediiot- livych po/Jcieh. Nask'duje vypocot. pravdrpodobnosti vyher v jc'duotlivych pofadieh v zj'u'islosti na zmrnaeh v ])ra\'idleeh Sportky. Hlavni cast prace obsahuje /akladni tvrzeni z tecn'ie testii dobro shody, ktere uaslediie innozni testovat hypotezu o ])aranietrech ninltiuouiiekeho rozdek'ni na /aklade napo- xorova.nych cetnosti la/rnyrli eisel. V za\'eru pfinasinic altei'nativni pohlcd na spravedlivost HporLky, ktery vyrlia/i z konceiitu ceiiy sazenky. Klicova slova: eel.nost, pra\dep(Klobnosti vyhor, Sportka, s])ra\'(.idlivost Title: Is Sporlka lair? Author: Marc:k Dvof;ik Departmrut: Do]iart.iiitjnL of Probal)ilily and Mathematical Statistics Supervisor: Mgr. Jana Oerl>akova SupervLsor's e-mail address:...
|
|
|
Odhady varianční funkce v neparametrických regresních modelech
Hyklová, Bronislava ; Antoch, Jaromír (oponent) ; Hušková, Marie (vedoucí práce)
The thesis studies variance function estimation in nonparametric regression model. It focuses on local polynomial estimators particularly. Exact expressions of conditional variance function estimator bias and covariance are derived and important asymptotical aproximations of these characteristics are also provided. Further the EBBS method for bandwidth selection and Dette's homoscedasticity test are described. Results of Prague Klementinum data processing are presented at the end of the thesis.
|
|
| |
|
|
Shluková analýza rozsáhlých souborů dat: nové postupy založené na metodě k-průměrů
Žambochová, Marta ; Řezanková, Hana (vedoucí práce) ; Húsek, Dušan (oponent) ; Antoch, Jaromír (oponent)
Abstrakt Shluková analýza se stala jedním z hlavních nástrojů používaných při získávání znalostí z dat, které je označováno jako data mining. V této nové oblasti analýzy dat se často zpracovávají datové soubory velkých rozměrů, a to jak co do počtu sledovaných objektů, tak co do počtu proměnných, kterými jsou objekty charakterizovány. Pro shlukování dat bylo vyvinuto mnoho metod. Jednou z často používaných technik je metoda k-průměrů. Jejím základem je hledání nejlepšího přiřazení objektů do shluků na principu inicializačního rozdělení objektů a následného postupného přerozdělování s využitím optimalizační funkce. Cílem této disertační práce bylo jednak porovnání vybraných existujících variant metody k-průměrů, detailní charakteristika jejich pozitivních a negativních vlastností, jednak návrh nových modifikací této metody a jejich experimentální srovnání s již existujícími přístupy. Tyto cíle byly splněny. Ve své práci jsem se zaměřila na modifikace metod k-průměrů pro shlukování velkého počtu objektů, konkrétně na algoritmy BIRCH k-průměrů, filtrovací, dvou- fázový a k-průměrů++. Experimentálně jsem sledovala časovou náročnost jednotlivých algoritmů, vliv inicializačních rozdělení, vliv odlehlých objektů a validitu výsledných shluků. Při experimentech byly použity dva reálné datové soubory a dále několik souborů generovaných. V závěru práce jsou shrnuty společné a rozdílné rysy zkoumaných variant metody k-průměrů s důrazem na výše uvedená hlediska. Přínosem práce je tedy kromě zhodnocení současných variant metody k-průměrů především návrh výše uvedených nových modifikací, jejich naprogramování a experi- mentální ověření. Modifikace přinesly zejména urychlení výpočtu způsobené zjedno- dušením práce s účelovou funkcí a kritérií ukončení programu. Aplikování hlavní myšlenky algoritmu k-průměrů++ do jiných variant metody k-průměrů přineslo lepší vý-sledky shlukování z hlediska variability. Nejzásadnější z navržených změn je modifi-kace filtrovacího algoritmu, která přináší zcela novou vlastnost této metody, a to odhalení odlehlých objektů. Součástí práce je CD, které obsahuje zdrojové kódy jednotlivých programů vytvořených ve vývojovém prostředí MATLAB. Programy byly vytvořeny speciálně pro účely této práce a jsou určeny pro experimentální použití. CD také obsahuje datové soubory využívané k jednotlivým pokusům.
|
host ::
RSS.