Number of the records: 1
Metody odhadů regresních parametrů
Title statement Metody odhadů regresních parametrů [rukopis] / Kristýna Vaňkátová Additional Variant Titles Metody odhadů regresních parametrů Personal name Vaňkátová, Kristýna (dissertant) Translated title Estimation methods of regression parameters Issue data 2012 Phys.des. 95 s. : grafy Note Oponent Jana Vrbková Ved. práce Eva Fišerová Another responsib. Vrbková, Jana (opponent) Fišerová, Eva (thesis advisor) Another responsib. Univerzita Palackého. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky (degree grantor) Keywords regrese * odhad * regresní parametry * metoda nejmenších čtverců * robustní regrese * metoda maximální věrohodnosti * regression * estimation * regression parameters * method of least squares * robust regression * method of maximum likelihood Form, Genre bakalářské práce bachelor's theses UDC (043)378.22 Country Česko Language čeština Document kind PUBLIKAČNÍ ČINNOST Title Bc. Degree program Bakalářský Degree program Aplikovaná matematika Degreee discipline Aplikovaná statistika book
Kvalifikační práce Downloaded Size datum zpřístupnění 00161405-642244793.pdf 52 1.1 MB 20.04.2012 Posudek Typ posudku 00161405-ved-882727462.pdf Posudek vedoucího 00161405-opon-857475036.pdf Posudek oponenta
Práce se zaměřuje na popis základních metod odhadů regresních koeficientů a jejich následnou demonstraci na příkladech. V úvodu je představena regrese a regresní model, dále se práce zabývá metodou nejmenších čtverců a metodou maximální věrohodnosti. Zvláštní pozornost je věnována základním robustním metodám, které jsou schopny pracovat uspokojivě i s daty kontaminovanými odlehlými hodnotami. Teoretická část práce je zakončena charakteristikami kvality odhadnuté regresní funkce. V praktické části jsou všechny metody odhadů předvedeny na jednoduchých příkladech.The thesis is concerned with the description of basic estimation methods of regression coefficients and these methods are subsequently demonstrated on examples. Firstly, the conception of regression and the regression model are introduced. The text further deals with the method of least squares and the method of maximum likelihood is also mentioned. Particular attention is given to basic robust methods which are able to cover the data contaminated with outlying values in satisfactory manner. The theoretical part of this thesis ends with the quality characteristics of the estimated regression function.
Number of the records: 1