Počet záznamů: 1  

Ekonomické aplikace statistické analýzy kompozičních dat

  1. Údaje o názvuEkonomické aplikace statistické analýzy kompozičních dat [rukopis] / Klára Hrůzová
    Další variantní názvyEkonomické aplikace statistické analýzy kompozičních dat
    Osobní jméno Hrůzová, Klára (autor diplomové práce nebo disertace)
    Překl.názEconomic applications of statistical analysis of compositional data
    Vyd.údaje2016
    Fyz.popis99 s.
    PoznámkaVed. práce Karel Hron
    Ved. práce Karel Hron
    Dal.odpovědnost Hron, Karel, 1981- (vedoucí diplomové práce nebo disertace)
    Hron, Karel, 1981- (školitel)
    Dal.odpovědnost Univerzita Palackého. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky (udelovatel akademické hodnosti)
    Klíč.slova kompoziční data * metoda hlavních komponent * regresní analýza * ortogonální regrese * funkcionální data * hustoty * compositional data * principal component analysis * linear regression * orthogonal regression * functional data * density functions
    Forma, žánr disertace dissertations
    MDT (043.3)
    Země vyd.Česko
    Jazyk dok.angličtina
    Druh dok.PUBLIKAČNÍ ČINNOST
    TitulPh.D.
    Studijní programDoktorský
    Studijní programAplikovaná matematika
    Studijní oborAplikovaná matematika
    kniha

    kniha

    Kvalifikační práceStaženoVelikostdatum zpřístupnění
    00185991-391499968.pdf401.2 MB21.07.2016
    PosudekTyp posudku
    00185991-ved-346377323.pdfPosudek vedoucího
    00185991-opon-149087157.pdfPosudek oponenta
    Průběh obhajobydatum zadánídatum odevzdánídatum obhajobypřidělená hodnocenítyp hodnocení
    00185991-prubeh-108318998.pdf27.06.201321.07.201620.09.2016S2

    Logratio analýza kompozičních dat, mnohorozměrných pozorování nesoucích relativní informaci, je již hojně využívána v přírodních vědních disciplínách, jako je geologie nebo chemie, avšak ve vědách společenských - ekonomie, psychologie a další, ještě není příliš známá. Tato práce se zabývá adaptací známých statistických metod pro kompoziční data s ekonomickými aplikacemi. Ukazuje se, že pokud se bere v úvahu relativní charakter dat, modely poskytují relevantní výsledky. Práce obsahuje kromě metod pro redukci dimenze (metoda hlavních komponent, PARAFAC) zejména regresní analýzu, která je v~ekonomických aplikacích velmi oblíbená. V jejím rámci se pak zabývá zejména situací, kdy je kompoziční závisle i nezávisle proměnná, speciálně když regresi uvažujeme mezi složkami kompozice. V takovém případě je potřeba použít pro odhady parametrů ortogonální regresi, což je typ regrese s chybami v proměnných, namísto obvyklé metody nejmenších čtverců. Nakonec práce popisuje funkcionální obdodu metody hlavních komponent, která je aplikována na hustoty, neboli funkcionální kompozice.Logratio analysis of compositional data, multivariate observations carrying relative information, is nowadays widely used in nature sciences, such as geology or chemistry, however, it is not widespread in social sciences like economy, psychology, etc. The thesis deals with adaptations of known statistical methods for compositional data with economic applications. It reveals that by taking the relative nature of data into account the models provide relevant results. Besides the dimension reduction methods (principal component analysis, PARAFAC), the thesis particularly includes the regression analysis which is very popular in economic applications. Within regression analysis, the thesis mainly deals with the situation where both the dependent and independent variables are compositional, especially when the regression between the parts of a composition is considered. In such a case, orthogonal regression, a kind of errors-in-variable models, needs to be applied for parameter estimation instead of ordinary least squares method. Finally, functional analogy to principal component analysis is applied for the density functions, i.e. functional compositions.

Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.