|
|
Modeling the spread of loanwords in South-East Asia using sailing navigation software and Bayesian networks
Kratochvíl, F. ; Kratochvíl, Václav ; Saad, G. ; Vomlel, Jiří
A loanword is a word permanently adopted from one language and incorporated into another language without translation. In this paper, we study loanwords in the South-East Asia Archipelago, home to a large number of languages. Our paper is inspired by the works of Hoffmann et al. (2021) Bayesian methods are applied to probabilistic modeling of family trees representing the history of language families and by Haynie et al. (2014) modeling the diffusion of a special class of loanwords, so-called Wanderw ̈orter in languages of Australia, North America, and South America. We assume that in the South-East Asia Archipelago Wanderwörter spread along specific maritime trade routes whose geographical characteristics can help unravel the history of Wanderwörter diffusion in the area. For millennia trade was conducted using sailing ships which were constrained by the monsoon system and in certain areas also by strong sea currents. Therefore rather than the geographical distances, the travel times of sailing ships should be considered as a major factor determining the intensity of contact among cultures. We use sailing navigation software to estimate travel times between different ports and show that the estimated travel times correspond well to the travel times of a Chinese map of the sea trade routes from the early seventeenth century. We model the spread of loanwords using a probabilistic graphical model - a Bayesian network. We design a novel heuristic Bayesian network structure learning algorithm that learns the structure as a union of spanning trees for graphs of all loanwords in the training dataset. We compare this algorithm with BIC optimal Bayesian networks by measuring how well these models predict the true presence/absence of a loanword. Interestingly, Bayesian networks learned by our heuristic spanning tree-based algorithm provide better results than the BIC optimal Bayesian networks.
|
|
|
Úvod do bayesovské analýzy dat
Štádlerová, Kateřina ; Kulich, Michal (vedoucí práce) ; Anděl, Jiří (oponent)
bakalářské práce Název práce: Úvod do bayesovské analýzy dat Autor: Kateřina Štádlerová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D., Katedra pravděpo- dobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Práce se zabývá základními principy bayesovských metod. Ty mají velmi široké použití ve statistických problémech týkajících se odhadů a testování hypotéz. Jejich použití je ale mnohem širší, v praxi se používají např. v antispa- mových filtrech elektronické pošty nebo v teorii her. Cílem práce je seznámit čtenáře s úplnými základy bayesovských metod. K tomuto účelu jsou v práci uvedeny definice, věty, důkazy i příklady, pro snadnější pochopení konkrétní pro- blematiky. Práce je přínosná především tím, že zatím není sepsáno mnoho knih v českém jazyce týkajících se právě bayesovských metod. 1
|
|
|
Advanced methods of interest rate models calibration
Holotňáková, Dominika ; Witzany, Jiří (vedoucí práce) ; Branda, Martin (oponent)
Práca je zameraná na štúdium pokročilých metód kalibrácie modelov úrokových mier. Teoretická čast' oboznamuje so základnou terminológiou z finančnej mate- matiky, finančných,konkrétne úrokových derivátov. Predstavuje modely úrokových mier, pričom sa zameriava na HJM rámec a podrobne popisuje Libor market mo- del, potom približuje použitie bayesovského princípu pri výpočte pravdepodob- nosti v metódach MCMC. V závere tejto časti sú popísané metódy kalibrácie vola- tility na tržné dáta. Poslednú kapitolu tvorí praktická aplikácia rôznych metód ka- librácie LIBOR market modelu a následne ocenenia úrokovej swapcie. V úvode je popísaný postup úpravy vstupných údajov a spôsob ocenenia úrokového derivátu. Ten je následne použitý pri ohodnotení derivátového obchodu podl'a spomínaných metód. 1
|
|
|
Development of trainable policies for spoken dialogue systems
Le, Thanh Cong ; Jurčíček, Filip (vedoucí práce) ; Peterek, Nino (oponent)
Abstraktní Vývoj trénovatelných strategií řízení pro dialogové systémy Thanh Le Řeč je nejpřirozenějším a nejefektivnějším způsobem mezilidské komunikace. Hlasové dialogové systémy (Spoken Dialogue Systems, SDS) se pokouší uvést tento způsob interakce do počítačových systému, aby pro komunikaci se stroji nebylo nutné naučit se používat speciální vstupní zařízení jako je klávesnice a myš. Nepřesnosti v automatickém rozpoznávání řeči však způsobují inherentní nejednoznačnost mluveného vstupu, takže stav dialogu (přání uživatele) nelze znát s absolutní jistotou a konstrukce SDS není triviální. Pro práci s nejistotou v dialogu byly navrženy statistické přístupy, které udržují pravděpodobnostní rozdělení přes všechny možné stavy dialogu. Na základě tohoto rozdělení se systém učí, jak komunikovat s uživateli a splnit jejich cíle co nejefektivnějším způsobem. V kontextu techniky zpětnovazebního učení (Reinforcement Learning, RL) se proces učení chápe jako optimalizace strategie volby akce podmíněné aktuálním stavem. Protože prostor možných stavů dialogu je velký i ve velmi omezených SDS, ...
|
|
|
Implementace aproximativních Bayesovských metod pro odhad stavu v dialogových systémech
Marek, David ; Jurčíček, Filip (vedoucí práce) ; Žabokrtský, Zdeněk (oponent)
Každý dialogový systém obsahuje komponentu řízení dialogu, která vykonává akce dialogového systému na základě dialogového stavu. Dialogový stav reprezentuje všechny dostupné informace. Systém pro odhad stavu slouží k udržování stavu dialogu a inte- graci nových informací ze systému porozumění. Pro efektivní práci komponenty řízení dialogu je důležité co nejpřesněji modelovat pravděpodobnostní rozdělení definované nad všemi stavy dialogu. Těchto stavů může být velké množství, proto se většinou používají aproximativní techniky. V této práci se budeme zabývat implementací aproximativních metod pro odhad stavu dialogu pomocí inference v Bayesovských sítích. Výsledkem je knihovna použitelná v systému pro odhad stavu reálného dialogového systému. 1
|
|
|
Matematické metody konstrukce investičních portfolií
Kůs, David ; Witzany, Jiří (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Diplomová práce se zabývá statistickými přístupy v konstrukci investičních portfolií. Teoretický výklad práce je věnován moderní teorii portfolia a vybraným statistickým metodám, které jsou používány pro odhad očekávaného výnosu a rizika portfolia. Těmito procedurami jsou konkrétně výběrová metoda, modelování volatility pomocí vícerozměrného GARCH modelu, především pak metoda DCC GARCH, a Bayesův přístup s použitím Jeffreysovi a konjugované hustoty. Praktická část diplomové práce je věnována aplikaci výše vyložených statistických metod pro konstrukci investičních portfolií. Optimalizační úlohou byla zvolena maximalizace Sharpova poměru. Zkoumaná portfolia jsou tvořena akciovými tituly Austria Traded Index, u kterých jsou k dispozici vhodné časové řady historických denních konečných cen. Dosažené výsledky sestavených portfolií za dvouletý investiční horizont jsou poté komparovány.
|
|
|
Advanced methods of interest rate models calibration
Holotňáková, Dominika ; Witzany, Jiří (vedoucí práce) ; Branda, Martin (oponent)
Práca je zameraná na štúdium pokročilých metód kalibrácie modelov úrokových mier. Teoretická čast' oboznamuje so základnou terminológiou z finančnej mate- matiky, finančných,konkrétne úrokových derivátov. Predstavuje modely úrokových mier, pričom sa zameriava na HJM rámec a podrobne popisuje Libor market mo- del, potom približuje použitie bayesovského princípu pri výpočte pravdepodob- nosti v metódach MCMC. V závere tejto časti sú popísané metódy kalibrácie vola- tility na tržné dáta. Poslednú kapitolu tvorí praktická aplikácia rôznych metód ka- librácie LIBOR market modelu a následne ocenenia úrokovej swapcie. V úvode je popísaný postup úpravy vstupných údajov a spôsob ocenenia úrokového derivátu. Ten je následne použitý pri ohodnotení derivátového obchodu podl'a spomínaných metód. 1
|
|
|
Úvod do bayesovské analýzy dat
Štádlerová, Kateřina ; Kulich, Michal (vedoucí práce) ; Anděl, Jiří (oponent)
bakalářské práce Název práce: Úvod do bayesovské analýzy dat Autor: Kateřina Štádlerová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D., Katedra pravděpo- dobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Práce se zabývá základními principy bayesovských metod. Ty mají velmi široké použití ve statistických problémech týkajících se odhadů a testování hypotéz. Jejich použití je ale mnohem širší, v praxi se používají např. v antispa- mových filtrech elektronické pošty nebo v teorii her. Cílem práce je seznámit čtenáře s úplnými základy bayesovských metod. K tomuto účelu jsou v práci uvedeny definice, věty, důkazy i příklady, pro snadnější pochopení konkrétní pro- blematiky. Práce je přínosná především tím, že zatím není sepsáno mnoho knih v českém jazyce týkajících se právě bayesovských metod. 1
|
|
|
Evoluce velikosti mozku u letounů (Chiroptera)
Králová, Zuzana ; Němec, Pavel (vedoucí práce) ; Kratochvíl, Lukáš (oponent)
Dle převládajícího názoru se mozek v evoluci savců převážně zvětšuje a že ke zmenšení velikosti mozku dochází jen ojediněle. Na druhou stranu, energetické náklady na vývin a udržování velkého mozku jsou vysoké, teoreticky by tedy mělo dojít ke zmenšení mozku pokaždé, když se objeví příslušný selekční tlak. Moderní fylogenetické metody umožňují jak testování přítomnosti evolučního trendu v evoluci daného znaku, tak odvození ancestrálních hodnot z hodnot daného znaku pro recentní druhy a údajů o fylogenezi dané skupiny. Přesto ale zatím tento přístup není ve studiu evoluce velikosti mozku příliš rozšířen. Pro svou práci jsem si vybrala řád letounů (Chiroptera). Letouni jsou pro demonstraci významu evolučního zmenšování mozku vhodnou skupinou, protože je pravděpodobné, že u nich vzhledem ke energeticky náročnému způsobu pohybu působil selekční tlak na zmenšení mozku. Pro skupinu letounů jsou navíc k dispozici hmotnosti těla a mozku pro velké množství recentních druhů a fylogenetické vztahy jsou v rámci této skupiny relativně dobře rozřešeny. V této své práci vycházím z hmotností těla a mozku pro 334 recentních druhů (Baron a kol., 1996) a z fylogenetického stromu založeného na existujícím supertree (Jones a kol., 2002) upraveném podle recentních molekulárních studií. Ukazuji, že na základě dat pro...
|
|
|
Použití bayesovských metod v rozhodování o investicích
Sosnovec, Jakub ; Bína, Vladislav (vedoucí práce) ; Váchová, Lucie (oponent)
Práce je zaměřena na použití bayesovských metod při rozhodování a zabývá se obecně vybranými typy investicí a jejich výhodami a nevýhodami. Výsledkem práce jsou zpracované podklady pro rozhodování pro tři možné investice konkrétně pro investování do zlata, fondů a zemědělských pozemků, a to při uvažovaných třech budoucích ekonomických stavech světa -- při ekonomické krizi, stagnaci, růstu. Dále bude do modelu vstupovat zpřesňující expertní odhad možnosti, že nastane ten či onen stav světa. Kromě toho budou výsledky porovnány s variantou rozhodování za nejistoty a budou tak demonstrována úskalí této metody. Práce je zakončena uvedením metod dále rozvíjejících prezentovaný postup a zpřesňujících podklady pro rozhodování.
|
host ::
RSS.