EM algoritmus
EM algorithm
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/61770Identifikátory
SIS: 140284
Kolekce
- Kvalifikační práce [11197]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Antoch, Jaromír
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Finanční matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
23. 6. 2015
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Dobře
Klíčová slova (česky)
EM algoritmus, maximální věrohodnost, nekompletní dataKlíčová slova (anglicky)
EM algorithm, maximum likelihood, incomlete dataTématem práce je EM algoritmus. Tento algoritmus se používá např. ve statistice pro získání maximálně věrohodného odhadu neznámého parametru. Algoritmus spočívá v opakovaném výpočtu střední hodnoty a následné maximalizaci jisté funkce. Začneme problémem odhadování parametrů. Popíšeme metodu maximální věrohodnosti. Zavedeme pojem nekompletních dat a formulujeme EM algoritmus. Dále pak uvedeme jeho základní vlastnosti. V další části EM algoritmus aplikujeme na vybrané statistické problémy. Nejprve na model normální směsi, dále pak na lineární smíšený model a na závěr tento algoritmus použijeme při analýze cenzorovaných dat. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
This paper discusses the EM algorithm. This algorithm is used, for example, to calculate maximum likelihood estimate of unknown parameter. The algorithm is based on repeated calculations of certain expected value and maximizing specific function. We begin with parameter estimation problem, describe the maximum likelihood method and concept of incomplete data. Then we formulate the EM algorithm and its properties. In the next chapter we apply this knowledge to three selected statistical problems. At first we examine standard mixture model, then the linear mixed model and finally we analyze censored data. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)