Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Influence of errors to regression model
Poliačková, Vlasta ; Lachout, Petr (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent)
Názov práce: Vliv chyb v modelu regrese Autor: Bc. Vlasta Poliačková Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedúci diplomovej práce: doc. RNDr. Petr Lachout, CSc. e-mail vedúceho: Petr.Lachout@mff.cuni.cz Abstrakt: Predložená práca sa zaoberá regresným modelom a vplyvom chýb v re- gresii. Popisuje rôzne typy porušení predpokladov kladených na chybový člen a ich vplyv na vlastnosti regresného modelu. Následne sú v texte rozobraté štatistické prístupy aplikovatel'né v prípade porušenia predpokladov regresného modelu ako sú heteroskedasticita alebo autokorelovanost' reziduálnej zložky. V aplikačnej časti sú využité hlavne poznatky z Boxovej-Jenkinsovej metodológie. V tejto časti je podrobne popísaný postup budovania Boxových-Jenkinsových modelov na rôznych reálnych finančných časových radoch, ku ktorým sú následne vytvorené predikcie budúcich hodnôt. Pri spracovaní dát sú použité modely typu ARMA, AIRMA a SA- RIMA. Na príklade sú predpovede porovnané s reálnymi budúcimi hodnotami radu. Kl'účové slová: regresia, porušenie predpokladov, reziduálna zložka , Boxova-Jen- kinsova metodológia, časový rad
Autoregressive models
Rathouský, Marek ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Prášková, Zuzana (oponent)
Náplňou tejto práce je porovnanie klasického a celočíselného autoregresného modelu prvého rádu. Vzhľadom k rozšírenosti klasického AR(1) modelu je v tejto práci spracovaný v menšej podrobnosti. Vo väčšom detaile je spracovaná teória celočíselného autoregresného modelu prvého rádu. V práci je definovaný operá- tor ◦ potrebný k zavedeniu INAR(1) a jeho základné vlastnosti s dôkazmi. Pre INAR(1) sú všetky netriviálne vlastnosti v podrobnosti dokázané, odvodená je aj podmienka slabej stacionarity. Pre poissonovský INAR(1) sú popísané základné odhadové metódy. Práca obsahuje aj simulačnú štúdiu sústredenú na skúmanie konvergencie odhadov. 1
Influence of errors to regression model
Poliačková, Vlasta ; Lachout, Petr (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent)
Názov práce: Vliv chyb v modelu regrese Autor: Bc. Vlasta Poliačková Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedúci diplomovej práce: doc. RNDr. Petr Lachout, CSc. e-mail vedúceho: Petr.Lachout@mff.cuni.cz Abstrakt: Predložená práca sa zaoberá regresným modelom a vplyvom chýb v re- gresii. Popisuje rôzne typy porušení predpokladov kladených na chybový člen a ich vplyv na vlastnosti regresného modelu. Následne sú v texte rozobraté štatistické prístupy aplikovatel'né v prípade porušenia predpokladov regresného modelu ako sú heteroskedasticita alebo autokorelovanost' reziduálnej zložky. V aplikačnej časti sú využité hlavne poznatky z Boxovej-Jenkinsovej metodológie. V tejto časti je podrobne popísaný postup budovania Boxových-Jenkinsových modelov na rôznych reálnych finančných časových radoch, ku ktorým sú následne vytvorené predikcie budúcich hodnôt. Pri spracovaní dát sú použité modely typu ARMA, AIRMA a SA- RIMA. Na príklade sú predpovede porovnané s reálnymi budúcimi hodnotami radu. Kl'účové slová: regresia, porušenie predpokladov, reziduálna zložka , Boxova-Jen- kinsova metodológia, časový rad

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.