Number of the records: 1
Slabě nelineární regresní model
Title statement Slabě nelineární regresní model [rukopis] / Pavlína Steklá Additional Variant Titles Slabě nelineární regresní model Personal name Steklá, Pavlína (dissertant) Translated title Weakly nonlinear regression model Issue data 2011 Phys.des. 56 s. : grafy, tab. + 1 CD ROM Note Ved. práce Lubomír Kubáček Another responsib. Kubáček, Lubomír (thesis advisor) Vrbková, Jana (opponent) Another responsib. Univerzita Palackého. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky (degree grantor) Keywords nelineární regresní model * míry nelinearity * konfidenční oblast * linearizační oblast * linearizace * nonlinear regression model * measures of nonlinearity * confidence region * linearization region * linearization Form, Genre diplomové práce master's theses UDC (043)378.2 Country Česko Language čeština Document kind PUBLIKAČNÍ ČINNOST Title Mgr. Degree program Navazující Degree program Aplikovaná matematika Degreee discipline Matematické a počítačové modelování book
Kvalifikační práce Downloaded Size datum zpřístupnění 145665-483308714.pdf 21 441.7 KB 31.03.2011 Posudek Typ posudku 145665-ved-227431766.pdf Posudek vedoucího 145665-opon-346660483.pdf Posudek oponenta
Tato práce se zabývá platností podmínek nutných pro linearizaci nelineárního regresního modelu. K tomu je třeba zkonstruovat a porovnat oblast spolehlivosti a linearizační oblasti. Pro určení linearizační oblasti musíme znát míry nelinearity. Pro ilustraci problému jsou zde zvoleny dva modely, jeden linearizovatelný, druhý nelinearizovatelný. Pro tyto modely se možnost linearizace zkoumá z různých hledisek. Je třeba najít míru nelinearity pro odhad parametrů 1. a 2. řádu, konfidenční oblast a pro test nelineární hypotézy regresního modelu.This work deal with the validity of the conditions, which are necessary for linearization of the nonlinear regression model. It is needed to construct and compare confidence region and linearization regions. We have to know the measure of nonlinearity for determination of linearization regions. Two models are chosen for problem illustration, one of them is linearizable, the second is nonlinearizable. The possibility of linearization for these models is studied from different angles. It is needed to find measure of nonlinearity for estimation of the first-order and second order parameters, confidence region and test hypothesis of nonlinear regression model.
Number of the records: 1