Regresní metody ve statistickém softwaru

Abstract

ertyh.txt[24.05.2013 12:07:37] Název práce: Regresní metody ve statistickém software Autor: Irina Volchenkova Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. David Legát, Ph.D., Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Regresní analýza je užite čným nástrojem pro získávání informací znalostí z rozsáhlejšího po čtu dat. Táto práce se podrobněji zabývá lineární regresní analýzou a zejména pak metodou nejmenších čtverců. V teoretickém úvodu, který je rozdělen do dvou částí, je uveden podrobný rozbor vlastností a možností metody nejmenších čtverců a dále pak jsou podrobn ě popsané algoritmy pro numerické nalezenířešení soustavy normálních rovni. Toto řešení se používá pro následné nalezení parametr ů odhadu. Dále jsou uvedené p říklady zpracovaní dat ve třech statistických softwarech. Programy byly vybrané tak aby bylo pokryto celé spektr ům současných softwarů pro analýzu dat, které se vyskytují na trhu: MatLab, program R, SPSS. Klíčová slova: regresní analýza, lineární regrese, regrese, metoda nejmenších čtverců, statistické softwary.

b;g;igpiipu.txt[24.05.2013 12:17:27] Title: Regression methods in statistical software Author: Irina Volchenkova Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Mgr. David Legát, Ph.D., Department of Probability and Mathematical Statistics Abstract: Regression analysis is a useful instrument for data mining. This thesis contains detailed information about linear regression especially about the mean least squares method. The theoretical part is divided into two parts: general theoretical introduction of the first part explains parameters, abilities and usage of mean least squares method; several algorithms for numerical solving of linear equation systems. Three ordinally used statistical softwares are described in the last part of the diploma thesis: MatLab, software R, SPSS. These softwares were chosen to represent the whole spectrum of all existed statistical programs. Keywords: regression analysis, linear regression, regression, least mean squares method, statistical softwares.