dc.contributor.advisor | Klebanov, Lev | |
dc.creator | Shokirov, Bobosharif | |
dc.date.accessioned | 2018-11-30T11:13:09Z | |
dc.date.available | 2018-11-30T11:13:09Z | |
dc.date.issued | 2015 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/81308 | |
dc.description.abstract | This thesis deals with a test of normality of gene expressions data. Based on characterization theorems of the normal distribution, the test of normality is replaced by a test of spherical uniformity. Due to strong correlations between the gene expression data, the normality test is conducted with $\delta$ sequences. A new characterization theorem of the normal distribution is proven. Based on that, the normality test is conducted using Kolmogorov's test statistic. The obtained characterization results for the normal distribution are extended to the complete type of distributions and based on that, a test is conducted to verify whether the distributions of the two data sets of the gene expressions belong to the same type. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) | en_US |
dc.description.abstract | Tato práce se zabývá testování normality dat genové exprese. Na základě charakterizacni věty normální rozdělení test normalnosti je nahrazen testem sférické stejnoměrnosti. Vzhledem k silné korelace mezi dat genové exprese, test normalnosty se provádí aplikací $ \delta $ sekvencí. Je dokazano nová charakterizacni věta normálního rozdělení, a na základě toho, test normalnosti se provádí pouzitim Kolmogorovuv test. Získané charakterizacni výsledky pro normální rozdělení jsou rozšířeny do kompletneho typu rozdělení, a na zaklade toho testováno, zda že rozdělení dvou datových souborů genové exprese patří do stejného typu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) | cs_CZ |
dc.language | English | cs_CZ |
dc.language.iso | en_US | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.subject | gene expression | en_US |
dc.subject | reconstruction of distribution | en_US |
dc.subject | maximal invariant statistic | en_US |
dc.subject | spherical uniformity | en_US |
dc.subject | normality test | en_US |
dc.subject | genové exprese | cs_CZ |
dc.subject | rekonstrukce rozdělení | cs_CZ |
dc.subject | maximální invariantni statisticka | cs_CZ |
dc.subject | sfericky stejnoměrnost | cs_CZ |
dc.subject | test normálnosti | cs_CZ |
dc.title | Normality test of the gene expression data | en_US |
dc.type | dizertační práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2015 | |
dcterms.dateAccepted | 2015-09-29 | |
dc.description.department | Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
dc.description.department | Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.identifier.repId | 43949 | |
dc.title.translated | Testovani normalnosti dat genovich ekpresse | cs_CZ |
dc.contributor.referee | Hušková, Marie | |
dc.contributor.referee | Kalina, Jan | |
dc.identifier.aleph | 002036004 | |
thesis.degree.name | Ph.D. | |
thesis.degree.level | doktorské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Pravděpodobnost a matematická statistika | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Probability and Mathematical Statistics | en_US |
thesis.degree.program | Mathematics | en_US |
thesis.degree.program | Matematika | cs_CZ |
uk.thesis.type | dizertační práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Pravděpodobnost a matematická statistika | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Probability and Mathematical Statistics | en_US |
uk.degree-program.cs | Matematika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Mathematics | en_US |
thesis.grade.cs | Prospěl/a | cs_CZ |
thesis.grade.en | Pass | en_US |
uk.abstract.cs | Tato práce se zabývá testování normality dat genové exprese. Na základě charakterizacni věty normální rozdělení test normalnosti je nahrazen testem sférické stejnoměrnosti. Vzhledem k silné korelace mezi dat genové exprese, test normalnosty se provádí aplikací $ \delta $ sekvencí. Je dokazano nová charakterizacni věta normálního rozdělení, a na základě toho, test normalnosti se provádí pouzitim Kolmogorovuv test. Získané charakterizacni výsledky pro normální rozdělení jsou rozšířeny do kompletneho typu rozdělení, a na zaklade toho testováno, zda že rozdělení dvou datových souborů genové exprese patří do stejného typu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) | cs_CZ |
uk.abstract.en | This thesis deals with a test of normality of gene expressions data. Based on characterization theorems of the normal distribution, the test of normality is replaced by a test of spherical uniformity. Due to strong correlations between the gene expression data, the normality test is conducted with $\delta$ sequences. A new characterization theorem of the normal distribution is proven. Based on that, the normality test is conducted using Kolmogorov's test statistic. The obtained characterization results for the normal distribution are extended to the complete type of distributions and based on that, a test is conducted to verify whether the distributions of the two data sets of the gene expressions belong to the same type. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.publication.place | Praha | cs_CZ |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
thesis.grade.code | P | |
dc.identifier.lisID | 990020360040106986 | |