Počet záznamů: 1  

Za relevantními proměnnými v regresi

  1. Údaje o názvuZa relevantními proměnnými v regresi [rukopis] / Nikola Urbánková
    Další variantní názvyZa relevantními proměnnými v regresi
    Osobní jméno Urbánková, Nikola, (autor diplomové práce nebo disertace)
    Překl.názTowards relevant variables in regression
    Vyd.údaje2024
    Fyz.popis44 : grafy + 1 R-soubor, 1 excel soubor
    PoznámkaOponent Ondřej Pavlačka
    Ved. práce Karel Hron
    Dal.odpovědnost Pavlačka, Ondřej (oponent)
    Hron, Karel, 1981- (vedoucí diplomové práce nebo disertace)
    Dal.odpovědnost Univerzita Palackého. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky (udelovatel akademické hodnosti)
    Klíč.slova hřebenová regrese * lasso regrese * elastic net * křížová validace * lipidomická data * ridge regression * lasso regression * elastic net * cross validation * lipidomic data
    Forma, žánr bakalářské práce bachelor's theses
    MDT (043)378.22
    Země vyd.Česko
    Jazyk dok.čeština
    Druh dok.PUBLIKAČNÍ ČINNOST
    TitulBc.
    Studijní programBakalářský
    Studijní programAplikovaná matematika
    Studijní oborAplikovaná matematika - specializace Matematika v ekonomické praxi
    kniha

    kniha

    Kvalifikační práceStaženoVelikostdatum zpřístupnění
    00286944-154219974.pdf04.5 MB19.04.2024
    PosudekTyp posudku
    00286944-ved-251368872.pdfPosudek vedoucího
    00286944-opon-832019578.pdfPosudek oponenta
    Ostatní přílohyVelikostPopis
    00286944-other-945213124.xlsx546.2 KB
    00286944-other-744547082.R14.2 KB

    Cílem této bakalářské práce je statistické zpracování vysoce dimenzionálních lipidomických dat pomocí metod vycházející z lineární regrese a najít signifikantní proměnné, které identifikují danou nemoc. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V teoretické části se seznámíme s regularizačními metodami a v praktické části je potom aplikujeme na daná data.The aim of bachelor's thesis is to analyse high-dimensional lipodomic data using methods based on linear regression and to find significant variables that identify the disease. The thesis is divided into theoretical and practical parts. In the theoretical part we will learn about regularization methods and in the practical part we will apply them to the given data.

Počet záznamů: 1  

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