|
|
Rekursivní lineární modely a struktury podmíněné nezávislosti
Zouhar, Jan ; Studený, Milan (vedoucí práce) ; Hlubinka, Daniel (oponent)
Lineární rekurzivní systémy (LRS) popisují lineární funkční vztahy spojitých, zpravidla normálně rozdělených náhodných veličin. Pro kvalitativní popis těchto vztahů se využívá acyklických orientovaných grafů. Grafy se využívají i v jiné statistické disciplíně, a sice při popisu struktury podmíněné nezávislosti (PN) systému náhodných veličin. Jedním z cílů práce bylo ukázat, že v rámci regulárních gaussovských rozdělení oba uvedené přístupy splývají: je-li dán acyklický orientovaný graf, lze statistický model LRS vymezený tímto grafem ekvivalentně zavést jako třídu gaussovkých distribucí, jejichž struktura PN odpovídá témuž grafu. Některé vztahy mezi grafem LRS a jeho strukturou PN jsme dále zobecnili i mimo rámec gaussovských distribucí. Dalším tématem je popis vztahu mezi grafem LRS a kovariancemi jeho veličin. Zde jsme odvodili vztah, který je jistou analogií metody koeficientů na cestách, kterou zavedl ve 20. letech minulého století americký genetik Sewall Wright.
|
|
|
Study of the dependence structure in economic and financial data
Hlavandová, Radana ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Petrásek, Jakub (oponent)
Název práce: Studium závislostní struktury v ekonomických a finančních datech Autor: Radana Hlavandová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Jitka Zichová, Dr., Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Práce se zaměřuje na problematiku grafických modelů, jakožto možného nástroje pro určování vztahů mezi různými veličinami. Poskytuje široký teoretický základ pro dvě metody testování dat, test nulovosti parciálních korelačních koeficientů a test založený na věrohodnostním přístupu, který ověřuje shodu grafického modelu s daty na základě deviance. V práci je popsána teorie grafů podmíněných nezávislostí a Markovských vlastností jako podklad pro oba testy, které jsou ilustrovány na obecných příkladech a na příkladu s reálnými finančními daty. Klíčová slova: parciální korelační koeficienty, graf podmíněných nezávislostí, grafické model
|
|
|
Study of the dependence structure in economic and financial data
Hlavandová, Radana ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Petrásek, Jakub (oponent)
Název práce: Studium závislostní struktury v ekonomických a finančních datech Autor: Radana Hlavandová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Jitka Zichová, Dr., Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Práce se zaměřuje na problematiku grafických modelů, jakožto možného nástroje pro určování vztahů mezi různými veličinami. Poskytuje široký teoretický základ pro dvě metody testování dat, test nulovosti parciálních korelačních koeficientů a test založený na věrohodnostním přístupu, který ověřuje shodu grafického modelu s daty na základě deviance. V práci je popsána teorie grafů podmíněných nezávislostí a Markovských vlastností jako podklad pro oba testy, které jsou ilustrovány na obecných příkladech a na příkladu s reálnými finančními daty. Klíčová slova: parciální korelační koeficienty, graf podmíněných nezávislostí, grafické model
|
|
|
Rekursivní lineární modely a struktury podmíněné nezávislosti
Zouhar, Jan ; Studený, Milan (vedoucí práce) ; Hlubinka, Daniel (oponent)
Lineární rekurzivní systémy (LRS) popisují lineární funkční vztahy spojitých, zpravidla normálně rozdělených náhodných veličin. Pro kvalitativní popis těchto vztahů se využívá acyklických orientovaných grafů. Grafy se využívají i v jiné statistické disciplíně, a sice při popisu struktury podmíněné nezávislosti (PN) systému náhodných veličin. Jedním z cílů práce bylo ukázat, že v rámci regulárních gaussovských rozdělení oba uvedené přístupy splývají: je-li dán acyklický orientovaný graf, lze statistický model LRS vymezený tímto grafem ekvivalentně zavést jako třídu gaussovkých distribucí, jejichž struktura PN odpovídá témuž grafu. Některé vztahy mezi grafem LRS a jeho strukturou PN jsme dále zobecnili i mimo rámec gaussovských distribucí. Dalším tématem je popis vztahu mezi grafem LRS a kovariancemi jeho veličin. Zde jsme odvodili vztah, který je jistou analogií metody koeficientů na cestách, kterou zavedl ve 20. letech minulého století americký genetik Sewall Wright.
|
|
|
Interpretační hodnota obrazové informace a její význam při tvorbě grafických modelů a infografik
Phung, Hyu Nghia ; Sigmund, Tomáš (vedoucí práce) ; Horný, Stanislav (oponent)
Grafické modely a infografiky jsou dnes již již nezbytnou součástí odborných prací, byznys prezentací a výukových materiálů na univerzitách. Autoři těchto dokumentů jsou ovšem často neznalí základních pravidel a konvencí tvorby grafiky a učí se způsobem pokusu a omylu. Publikací, věnujících se problematice efektivní verbální (prezentační a komunikační dovednosti) i neverbální komunikace (principy psaní odborných textů), je dostupných dostatečně. Prací věnující se problematice navrhování grafických modelů a vizuálních prvků nikoli. Obrázky, modely a grafy jsou přitom jedním z nejefektivnějších médií pro sdílení informací. Tento nedostatek způsobuje, že manažeři, profesoři i vědečtí pracovníci nemají tyto potřebné znalosti, což značně snižuje kvalitu jejich práce. Tato práce je jedním z pokusů tuto mezeru vyplnit a motivovat čtenáře k dalšímu rozvoji a studiu v oblasti. Práce zkoumá problematiku obrazové informace od jejích kořenů, tedy obecných principů vnímání a interpretace obrazové informace. Skrze koncepty Peirce, Saussura, Eca a dalších teoretiků poté práce vymezuje pojem "interpretační hodnota obrazové informace". Dále budou představeny některé obecné principy formování a interpretace obrazu, které budou následně konkretizovány a aplikovány na úrovni byznys a odborných modelů. Jednotlivé části práce budou provázet praktické ukázky a příklady. Cílem práce je vytvořit srozumitelnou a jasnou sadu doporučení a konvencí pro tvorbu grafických modelů a prezentací pro použití v oblasti byznys komunikace, výzkumné práce i univerzitní pedagogie.
|
host ::
RSS.