dc.contributor.advisor | Beneš, Viktor | |
dc.creator | Večeřa, Jakub | |
dc.date.accessioned | 2019-09-16T09:47:05Z | |
dc.date.available | 2019-09-16T09:47:05Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/108761 | |
dc.description.abstract | Tato práce se zabývá modelováním částicových procesů. V první části zk- oumáme Gibbsův proces faset na omezeném okně s diskrétním rozdělením orien- tací a odvodíme centrální limitní větu pro U-statistiky procesů faset s rostoucí intenzitou. Spočítáme všechny momenty pro interakční U-statistiky a použijeme momentovou metodu pro odvození centrální limitní věty. Dále představíme al- ternativní verzi důkazu, která využívá centrální limitní větu pro U-statistiky Poissonova procesu faset. V druhé části práce modelujeme segmenty v R2 s rozdělením definovaným po- mocí hustoty vzhledem k Poissonovu procesu. Parametrické modely obsahují ref- erenční rozdělení orientací a délek segmentů. Prezentujeme statistickou metodu, která nejprve odhadne skalární parametry pomocí existujících metod a poté odhadne referenční hustotu neparametricky. Dále přestavíme Takacs-Fikselovu metodu odhadu a předvedeme použití odhadů v simulační studii. Jako aplikaci zpracujeme data z obrazů aktinových vláken v kmenových buňkách. V třetí části studujeme stacionární Gibbsův částicový proces s deterministicky omezenou velikostí částic na Euklidovském prostoru definovaném za pomoci po- tenciálu s konečným rozsahem a... | cs_CZ |
dc.description.abstract | This thesis deals with modeling of particle processes. In the first part we ex- amine Gibbs facet process on a bounded window with discrete orientation distri- bution and we derive central limit theorem (CLT) for U-statistics of facet process with increasing intensity. We calculate all asymptotic joint moments for interac- tion U-statistics and use the method of moments for deriving the CLT. Moreover we present an alternative proof which makes use of the CLT for U-statistics of a Poisson facet process. In the second part we model planar segment processes given by a density with respect to the Poisson process. Parametric models involve reference distributions of directions and/or lengths of segments. Statistical methods are presented which first estimate scalar parameters by known approaches and then the reference distribution is estimated non-parametrically. We also introduce the Takacs-Fiksel estimate and demonstrate the use of estimators in a simulation study and also using data from actin fibres from stem cells images. In the third part we study a stationary Gibbs particle process with determin- istically bounded particles on Euclidean space defined in terms of a finite range potential and an activity parameter. For small activity parameters, we prove the CLT for certain statistics of this... | en_US |
dc.language | English | cs_CZ |
dc.language.iso | en_US | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.subject | Gibbsův proces faset | cs_CZ |
dc.subject | Gibbsův částicový proces | cs_CZ |
dc.subject | korelační funkce | cs_CZ |
dc.subject | centrální limitní věta | cs_CZ |
dc.subject | proces segmentů | cs_CZ |
dc.subject | odhadování | cs_CZ |
dc.subject | Gibbs facet process | en_US |
dc.subject | Gibbs particle process | en_US |
dc.subject | correlation function | en_US |
dc.subject | central limit theorem | en_US |
dc.subject | segment process | en_US |
dc.subject | estimation | en_US |
dc.title | Chaotic random variables in applied probability | en_US |
dc.type | dizertační práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2019 | |
dcterms.dateAccepted | 2019-07-10 | |
dc.description.department | Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
dc.description.department | Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.identifier.repId | 161379 | |
dc.title.translated | Chaotické náhodné veličiny v aplikované pravděpodobnosti | cs_CZ |
dc.contributor.referee | Reitzner, Matthias | |
dc.contributor.referee | Pawlas, Zbyněk | |
thesis.degree.name | Ph.D. | |
thesis.degree.level | doktorské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Pravděpodobnost a statistika, ekonometrie a finanční matematika | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Probability and statistics, econometrics and financial mathematics | en_US |
thesis.degree.program | Mathematics | en_US |
thesis.degree.program | Matematika | cs_CZ |
uk.thesis.type | dizertační práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Pravděpodobnost a statistika, ekonometrie a finanční matematika | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Probability and statistics, econometrics and financial mathematics | en_US |
uk.degree-program.cs | Matematika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Mathematics | en_US |
thesis.grade.cs | Prospěl/a | cs_CZ |
thesis.grade.en | Pass | en_US |
uk.abstract.cs | Tato práce se zabývá modelováním částicových procesů. V první části zk- oumáme Gibbsův proces faset na omezeném okně s diskrétním rozdělením orien- tací a odvodíme centrální limitní větu pro U-statistiky procesů faset s rostoucí intenzitou. Spočítáme všechny momenty pro interakční U-statistiky a použijeme momentovou metodu pro odvození centrální limitní věty. Dále představíme al- ternativní verzi důkazu, která využívá centrální limitní větu pro U-statistiky Poissonova procesu faset. V druhé části práce modelujeme segmenty v R2 s rozdělením definovaným po- mocí hustoty vzhledem k Poissonovu procesu. Parametrické modely obsahují ref- erenční rozdělení orientací a délek segmentů. Prezentujeme statistickou metodu, která nejprve odhadne skalární parametry pomocí existujících metod a poté odhadne referenční hustotu neparametricky. Dále přestavíme Takacs-Fikselovu metodu odhadu a předvedeme použití odhadů v simulační studii. Jako aplikaci zpracujeme data z obrazů aktinových vláken v kmenových buňkách. V třetí části studujeme stacionární Gibbsův částicový proces s deterministicky omezenou velikostí částic na Euklidovském prostoru definovaném za pomoci po- tenciálu s konečným rozsahem a... | cs_CZ |
uk.abstract.en | This thesis deals with modeling of particle processes. In the first part we ex- amine Gibbs facet process on a bounded window with discrete orientation distri- bution and we derive central limit theorem (CLT) for U-statistics of facet process with increasing intensity. We calculate all asymptotic joint moments for interac- tion U-statistics and use the method of moments for deriving the CLT. Moreover we present an alternative proof which makes use of the CLT for U-statistics of a Poisson facet process. In the second part we model planar segment processes given by a density with respect to the Poisson process. Parametric models involve reference distributions of directions and/or lengths of segments. Statistical methods are presented which first estimate scalar parameters by known approaches and then the reference distribution is estimated non-parametrically. We also introduce the Takacs-Fiksel estimate and demonstrate the use of estimators in a simulation study and also using data from actin fibres from stem cells images. In the third part we study a stationary Gibbs particle process with determin- istically bounded particles on Euclidean space defined in terms of a finite range potential and an activity parameter. For small activity parameters, we prove the CLT for certain statistics of this... | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.publication.place | Praha | cs_CZ |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
thesis.grade.code | P | |