Hledat
Zobrazují se záznamy 1-4 z 4
Testing Structural Changes Using Ratio Type Statistics
Testování strukturálních změn pomocí statistik podílového typu
Dizertační práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Hušková, Marie
Datum publikování: 2015
Datum obhajoby: 14. 09. 2015
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Testing Structural Changes Using Ratio Type Statistics Barbora Peštová Charles University in Prague, Faculty of Mathematics and Physics, Department of Probability and Mathematical Statistics, Czech Republic Abstract of the ...
Testování strukturálních změn pomocí statistik podílového typu Barbora Peštová Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt disertační práce Budeme ...
Testování strukturálních změn pomocí statistik podílového typu Barbora Peštová Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt disertační práce Budeme ...
Modern Asymptotic Perspectives on Errors-in-variables Modeling
Moderní asymptotické perspektivy na modelování chyb v měřeních
Dizertační práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Antoch, Jaromír
Datum publikování: 2010
Datum obhajoby: 20. 12. 2010
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: A linear regression model, where covariates and a response are subject to errors, is considered in this thesis. For so-called errors-in-variables (EIV) model, suitable error structures are proposed, various unknown parameter ...
Uvažujeme lineární regresní model, kde kovariáty a odezva jsou měřeny s chybou. Pro takzvaný model s chybami v měřeních (EIV) jsou navrženy vhodné struktury chyb, předvedeny jsou různé techniky odhadování neznámých parametrů, ...
Uvažujeme lineární regresní model, kde kovariáty a odezva jsou měřeny s chybou. Pro takzvaný model s chybami v měřeních (EIV) jsou navrženy vhodné struktury chyb, předvedeny jsou různé techniky odhadování neznámých parametrů, ...
Robust Monitoring Procedures for Dependent Data
Robustní monitorovací procedury pro závislá data
Dizertační práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Hušková, Marie
Datum publikování: 2013
Datum obhajoby: 24. 09. 2013
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Title: Robust Monitoring Procedures for Dependent Data Author: Ondřej Chochola Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Prof. RNDr. Marie Hušková, DrSc. Supervisor's e-mail address: ...
Název práce: Robustní monitorovací procedury pro závislá data Autor: Ondřej Chochola Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Marie Hušková, DrSc. e-mail vedoucího: ...
Název práce: Robustní monitorovací procedury pro závislá data Autor: Ondřej Chochola Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Marie Hušková, DrSc. e-mail vedoucího: ...
Stability in Autoregressive Time Series Models
Stabilita v autoregresních modelech časových řad
Dizertační práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Prášková, Zuzana
Datum publikování: 2015
Datum obhajoby: 21. 12. 2015
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: The main subject of this thesis is a change point detection in stationary vector autoregressions. Various test statistics are proposed for the retrospective break point detection in the parameters of such models, in ...
Předložená práce se zabývá oblastí detekce změn ve slabě sta- cionárních vektorových autoregresních modelech. Obsahem práce je návrh testových statistik pro retrospektivní detekci změny v různých parametrech těchto modelů ...
Předložená práce se zabývá oblastí detekce změn ve slabě sta- cionárních vektorových autoregresních modelech. Obsahem práce je návrh testových statistik pro retrospektivní detekci změny v různých parametrech těchto modelů ...