Show simple item record

Boostrapping Markov Chains
Metoda bootstrap v Markovových řetězcích
dc.contributor.advisorPrášková, Zuzana
dc.creatorMarko, Dominik
dc.date.accessioned2017-05-27T16:27:32Z
dc.date.available2017-05-27T16:27:32Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/71523
dc.description.abstractV této práci se zabýváme odhadováním pravděpodobností přechodu v Markovových řetězcích s konečnou množinou stavů a diskrétním časem. Použijeme dvě metody, konkrétně metodu maximální věrohodnosti a metodu bootstrap, pro získaní odhadů těchto pravdepodobností přechodu a odvodíme asymptotické rozdělení takto získaných odhadů. Popíšeme základní charakteristiky metody bootstrap a ukážeme aplikaci dvou bootstrapových metod pro odhadování pravděpodobností přechodů, konkrétně podmíněný a standardní bootstrap. Na numerické studii ukážeme výsledky aplikace jednotlivých metod pro odhadování pravděpodobností přechodu a výpočet intervalů spolehlivosti a porovnáme s výsledky založenými na asymptotické normalitě. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)cs_CZ
dc.description.abstractIn this thesis we deal with estimating the transition matrix probabilities of discrete time Markov chains with finite state space. We will use two methods, specifically the maximum likelihood method and the bootstrap method, for obtaining estimators of these matrix probabilities and then we will develop the asymptotic distribution of these estimators. We will describe the basic characteristics of the bootstrap method and show the application of two bootstrap methods used for estimating transition probabilites, specifically conditional bootstrap and standard bootstrap. The results of the application of every method used for obtaining transition probabilities and computing confidence intervals will be presented in a numerical study and compared with the results based on asymptotic normality. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)en_US
dc.languageSlovenčinacs_CZ
dc.language.isosk_SK
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.titleMetoda bootstrap v Markovových řetězcíchsk_SK
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2014
dcterms.dateAccepted2014-06-23
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.repId128026
dc.title.translatedBoostrapping Markov Chainsen_US
dc.title.translatedMetoda bootstrap v Markovových řetězcíchcs_CZ
dc.contributor.refereeHušková, Marie
dc.identifier.aleph001786127
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinanční matematikacs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial Mathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
thesis.degree.programMathematicsen_US
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.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csV této práci se zabýváme odhadováním pravděpodobností přechodu v Markovových řetězcích s konečnou množinou stavů a diskrétním časem. Použijeme dvě metody, konkrétně metodu maximální věrohodnosti a metodu bootstrap, pro získaní odhadů těchto pravdepodobností přechodu a odvodíme asymptotické rozdělení takto získaných odhadů. Popíšeme základní charakteristiky metody bootstrap a ukážeme aplikaci dvou bootstrapových metod pro odhadování pravděpodobností přechodů, konkrétně podmíněný a standardní bootstrap. Na numerické studii ukážeme výsledky aplikace jednotlivých metod pro odhadování pravděpodobností přechodu a výpočet intervalů spolehlivosti a porovnáme s výsledky založenými na asymptotické normalitě. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)cs_CZ
uk.abstract.enIn this thesis we deal with estimating the transition matrix probabilities of discrete time Markov chains with finite state space. We will use two methods, specifically the maximum likelihood method and the bootstrap method, for obtaining estimators of these matrix probabilities and then we will develop the asymptotic distribution of these estimators. We will describe the basic characteristics of the bootstrap method and show the application of two bootstrap methods used for estimating transition probabilites, specifically conditional bootstrap and standard bootstrap. The results of the application of every method used for obtaining transition probabilities and computing confidence intervals will be presented in a numerical study and compared with the results based on asymptotic normality. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.identifier.lisID990017861270106986


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