Show simple item record

Logistic regression with misclassified response
dc.contributor.advisorKulich, Michal
dc.creatorFarda, Martin
dc.date.accessioned2024-11-29T18:07:12Z
dc.date.available2024-11-29T18:07:12Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/193118
dc.description.abstractCílem práce je podrobně představit metody analýzy logistické regrese s misklasifi- kovanou odezvou a porovnat je na příkladech. První kapitola poskytuje stručný úvod k logistické regresi a EM algoritmu. Druhá kapitola popisuje metody analýzy při znalosti skutečné senzitivity a specificity. Třetí kapitola se zaměřuje na situaci, kdy skutečná sen- zitivita a specificita nejsou známé, a stručně uvádí možné přístupy k této problematice. Čtvrtá kapitola se podrobně věnuje situaci kdy senzitivita a specificita nejsou známé, ale je k dispozici validační skupina. Kapitola řeší jak situaci kdy senzitivita a specificita jsou konstanty tak situaci kdy mohou záviset na vysvětlujících proměnných. Součástí kapitoly jsou odvození pozorované informační matice a intervalů spolehlivosti. Závěrečná kapitola se věnuje porovnání metod prostřednictvím simulační studie.cs_CZ
dc.description.abstractThe aim of this thesis is to present in detail the methods of logistic regression analysis with a misclassified response and to compare them with examples. The first chapter provides a brief introduction to logistic regression and the EM algorithm. The second chapter describes the analysis methods while knowing the true sensitivity and specificity. The third chapter focuses on the situation where the true sensitivity and specificity are not known and briefly introduces possible approaches to this problem. The fourth chap- ter discusses in detail the situation where sensitivity and specificity are unknown but a validation group is available. The chapter addresses both the situation where sensitivity and specificity are constants and the situation where they may depend on explanatory variables. The chapter includes derivations of the observed information matrix and con- fidence intervals. The final chapter is devoted to a comparison of the methods through a simulation study.en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectlogistic regression|misclassified response|EM algorithmen_US
dc.subjectlogistická regrese|misklasifikovaná odezva|EM algoritmuscs_CZ
dc.titleLogistická regrese s misklasifikovanou odezvoucs_CZ
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2024
dcterms.dateAccepted2024-09-06
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId270305
dc.title.translatedLogistic regression with misclassified responseen_US
dc.contributor.refereeAntoch, Jaromír
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineProbability, Mathematical Statistics and Econometricsen_US
thesis.degree.disciplinePravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
thesis.degree.programProbability, Mathematical Statistics and Econometricsen_US
thesis.degree.programPravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csPravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
uk.degree-discipline.enProbability, Mathematical Statistics and Econometricsen_US
uk.degree-program.csPravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
uk.degree-program.enProbability, Mathematical Statistics and Econometricsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csCílem práce je podrobně představit metody analýzy logistické regrese s misklasifi- kovanou odezvou a porovnat je na příkladech. První kapitola poskytuje stručný úvod k logistické regresi a EM algoritmu. Druhá kapitola popisuje metody analýzy při znalosti skutečné senzitivity a specificity. Třetí kapitola se zaměřuje na situaci, kdy skutečná sen- zitivita a specificita nejsou známé, a stručně uvádí možné přístupy k této problematice. Čtvrtá kapitola se podrobně věnuje situaci kdy senzitivita a specificita nejsou známé, ale je k dispozici validační skupina. Kapitola řeší jak situaci kdy senzitivita a specificita jsou konstanty tak situaci kdy mohou záviset na vysvětlujících proměnných. Součástí kapitoly jsou odvození pozorované informační matice a intervalů spolehlivosti. Závěrečná kapitola se věnuje porovnání metod prostřednictvím simulační studie.cs_CZ
uk.abstract.enThe aim of this thesis is to present in detail the methods of logistic regression analysis with a misclassified response and to compare them with examples. The first chapter provides a brief introduction to logistic regression and the EM algorithm. The second chapter describes the analysis methods while knowing the true sensitivity and specificity. The third chapter focuses on the situation where the true sensitivity and specificity are not known and briefly introduces possible approaches to this problem. The fourth chap- ter discusses in detail the situation where sensitivity and specificity are unknown but a validation group is available. The chapter addresses both the situation where sensitivity and specificity are constants and the situation where they may depend on explanatory variables. The chapter includes derivations of the observed information matrix and con- fidence intervals. The final chapter is devoted to a comparison of the methods through a simulation study.en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.code1
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV