Show simple item record

Introduction to Nonparametric Methods
Úvod do neparametrických metod
dc.contributor.advisorKulich, Michal
dc.creatorPrelecová, Natália
dc.date.accessioned2017-05-07T18:11:58Z
dc.date.available2017-05-07T18:11:58Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/45609
dc.description.abstractNázev práce: Úvod do neparametrických metod Autor: Natália Prelecová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D., Katedra pravdě- podobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Cílem této bakalářské práce je představit základní neparametrické me- tody. Neparametrické metody jsou velkou skupinou statistických postupů, které nepředpokládají konkrétní rozdělení dat (například normální). Často jsou jedinou dostupnou metodou pro specifické typy údajů, např. pro zkoumání pořadí nebo četností dat. Slabší předpoklady těchto metod způsobují, že tyto neparametrické testy nejsou tak silné jako testy parametrické. Práce se zaobírá čtyřmi neparametrickými testy. Jsou to znaménkový test, jed- novýběrový Wilcoxonův test, Mann-Whitneyův test a dvouvýběrový Wilcoxonův test. Každý test bude popsán v následující struktuře. Formulace předpokladů, nulové hypotézy a alternativy. Konstrukce testové statistiky a přezkoumání kri- tických oborů. Také dojde k prozkoumání problémů vyskytujících se při tes- tování jako například problému shodných pozorování. Při dvouvýběrovém Wilco- xonovém testu budou představeny základní charakteristiky testů...cs_CZ
dc.description.abstractTitle: Introduction to Nonparametric Methods Author: Natália Prelecová Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: doc. Mgr. Michal Kulich,Ph.D., Department of Probability and Mathematical Statistics Abstract: The aim of this thesis is to introduce basic nonparametric methods. Nonparametric methods embrace a large class of statistical procedures which do not assume specific data distribution such as normal distribution. They often re- present the only available means of examining specific types of data, for example ranks or counts. Weaker assumptions of these methods make them less powerful than their parametric counterparts. This thesis describes in detail four nonparametric tests- the Ordinary Sign Test, the Wilcoxon Signed-rank Test, the Mann-Whitney Test and finally the Two- sample Wilcoxon Test. The structure of their description will entail the following: the formulation of assumptions, null hypothesis and alternatives, the construction of the test statistic and the definition of rejection regions. The most essential prob- lems, such as the problem of ties, will be also covered. The basic characteristics of the Linear Rank Statistics will be also explained, followed by the Two-sample Wilcoxon test. Keywords: nonparametrical, hypothesis, ranks, consistency, statisticen_US
dc.languageSlovenčinacs_CZ
dc.language.isosk_SK
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectneparametrickýcs_CZ
dc.subjecthypotézacs_CZ
dc.subjectpořadícs_CZ
dc.subjectkonzistencecs_CZ
dc.subjectstatistikacs_CZ
dc.subjectnonparametricalen_US
dc.subjecthypothesisen_US
dc.subjectranksen_US
dc.subjectconsistencyen_US
dc.subjectstatisticen_US
dc.titleÚvod do neparametrických metodsk_SK
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2012
dcterms.dateAccepted2012-06-18
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId113944
dc.title.translatedIntroduction to Nonparametric Methodsen_US
dc.title.translatedÚvod do neparametrických metodcs_CZ
dc.contributor.refereeNavrátil, Radim
dc.identifier.aleph001479807
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial Mathematicsen_US
thesis.degree.disciplineFinanční matematikacs_CZ
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.thesis.typebakalářská 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.csFinanční matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial Mathematicsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csDobřecs_CZ
thesis.grade.enGooden_US
uk.abstract.csNázev práce: Úvod do neparametrických metod Autor: Natália Prelecová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D., Katedra pravdě- podobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Cílem této bakalářské práce je představit základní neparametrické me- tody. Neparametrické metody jsou velkou skupinou statistických postupů, které nepředpokládají konkrétní rozdělení dat (například normální). Často jsou jedinou dostupnou metodou pro specifické typy údajů, např. pro zkoumání pořadí nebo četností dat. Slabší předpoklady těchto metod způsobují, že tyto neparametrické testy nejsou tak silné jako testy parametrické. Práce se zaobírá čtyřmi neparametrickými testy. Jsou to znaménkový test, jed- novýběrový Wilcoxonův test, Mann-Whitneyův test a dvouvýběrový Wilcoxonův test. Každý test bude popsán v následující struktuře. Formulace předpokladů, nulové hypotézy a alternativy. Konstrukce testové statistiky a přezkoumání kri- tických oborů. Také dojde k prozkoumání problémů vyskytujících se při tes- tování jako například problému shodných pozorování. Při dvouvýběrovém Wilco- xonovém testu budou představeny základní charakteristiky testů...cs_CZ
uk.abstract.enTitle: Introduction to Nonparametric Methods Author: Natália Prelecová Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: doc. Mgr. Michal Kulich,Ph.D., Department of Probability and Mathematical Statistics Abstract: The aim of this thesis is to introduce basic nonparametric methods. Nonparametric methods embrace a large class of statistical procedures which do not assume specific data distribution such as normal distribution. They often re- present the only available means of examining specific types of data, for example ranks or counts. Weaker assumptions of these methods make them less powerful than their parametric counterparts. This thesis describes in detail four nonparametric tests- the Ordinary Sign Test, the Wilcoxon Signed-rank Test, the Mann-Whitney Test and finally the Two- sample Wilcoxon Test. The structure of their description will entail the following: the formulation of assumptions, null hypothesis and alternatives, the construction of the test statistic and the definition of rejection regions. The most essential prob- lems, such as the problem of ties, will be also covered. The basic characteristics of the Linear Rank Statistics will be also explained, followed by the Two-sample Wilcoxon test. Keywords: nonparametrical, hypothesis, ranks, consistency, statisticen_US
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.identifier.lisID990014798070106986


Files in this item

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