Zobrazit minimální záznam

Robustifikace statistických a ekonometrických metod regrese
dc.contributor.advisorVíšek, Jan Ámos
dc.creatorJurczyk, Tomáš
dc.date.accessioned2018-11-30T11:21:54Z
dc.date.available2018-11-30T11:21:54Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/81826
dc.description.abstractTitle: Robustification of statistical and econometrical regression methods Author: Mgr. Tomáš Jurczyk Department: Department of probability and mathematical statistics Supervisor: prof. RNDr. Jan Ámos Víšek CSc., IES FSV UK Praha Abstract: Multicollinearity and outlier presence are two problems of data which can occur during the regression analysis. In this thesis we are interested mainly in situations where combined outlier-multicollinearity problem is present. We will show first the behavior of classical methods developed for overcoming one of these problems. We will investigate the functionality of methods proposed as robust multicollinearity detectors as well. We will prove that proposed two-step procedures (in one step typically based on robust regression methods) are failing in outlier detection and therefore also multicollinearity detection, if the strong multicollinearity is present in the majority of the data. We will propose a new one-step method as a candidate for the robust detector of multicollinearity as well as the robust ridge regression estimate. We will derive its properties, behavior and propose the diagnostic tools derived from that method. Keywords: multicollinearity, outliers, robust detector of multicollinearity, ro- bust ridge regression 1en_US
dc.description.abstractNázev práce: Robustifikace statistických a ekonometrických metod regrese Autor: Mgr. Tomáš Jurczyk Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: prof. RNDr. Jan Ámos Víšek CSc., IES FSV UK Praha Abstrakt: Dva z problémů, které se mohou vyskytnout během regresní analýzy, jsou multikolinearita regresorů a přítomnost odlehlých pozorování. V této práci zkoumáme situace, kdy se v datech vyskytuje kombinace obou těchto problemů zároveň. Nejprve popíšeme, jak se v těchto případech chovají metody pro odhad regresních koeficientů navržených jen pro překonání jednoho z těchto problémů. Také prověříme funkčnost metod používanývh jako robustní detek- tory multikolinearity. Ukážeme, že navržené dvoukrokové metody (jejichž první krok je typicky založen na robustních odhadech regresních koeficientů) selhávají v odhalování odlehlých pozorování a tím pádem i multikolinearity, pokud je v nekontaminovaných datech přítomen vysoký stupeň multikolinearity. Navrhneme a představíme novou jednokrokovou metodu, která je kandidátem na robustní detektor multikolinearity a zároveň robustní hřebenovou regresi. Odvodíme její vlastnosti, popíšeme její chovaní a využití jako diagnostického...cs_CZ
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectmulticollinearityen_US
dc.subjectoutliersen_US
dc.subjectrobust detector of multicollinearityen_US
dc.subjectrobust ridge regressionen_US
dc.subjectmultikolinearitacs_CZ
dc.subjectodlehlá pozorovánícs_CZ
dc.subjectrobustní detektor multikolinearitycs_CZ
dc.subjectrobustní hřebenová regresecs_CZ
dc.titleRobustification of statistical and econometrical regression methodsen_US
dc.typedizertační prácecs_CZ
dcterms.created2016
dcterms.dateAccepted2016-09-05
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId44641
dc.title.translatedRobustifikace statistických a ekonometrických metod regresecs_CZ
dc.contributor.refereeHlávka, Zdeněk
dc.contributor.refereeMalý, Marek
dc.identifier.aleph002104991
thesis.degree.namePh.D.
thesis.degree.leveldoktorskécs_CZ
thesis.degree.disciplinePravděpodobnost a matematická statistikacs_CZ
thesis.degree.disciplineProbability and Mathematical Statisticsen_US
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.thesis.typedizertační 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.csPravděpodobnost a matematická statistikacs_CZ
uk.degree-discipline.enProbability and Mathematical Statisticsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csProspěl/acs_CZ
thesis.grade.enPassen_US
uk.abstract.csNázev práce: Robustifikace statistických a ekonometrických metod regrese Autor: Mgr. Tomáš Jurczyk Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: prof. RNDr. Jan Ámos Víšek CSc., IES FSV UK Praha Abstrakt: Dva z problémů, které se mohou vyskytnout během regresní analýzy, jsou multikolinearita regresorů a přítomnost odlehlých pozorování. V této práci zkoumáme situace, kdy se v datech vyskytuje kombinace obou těchto problemů zároveň. Nejprve popíšeme, jak se v těchto případech chovají metody pro odhad regresních koeficientů navržených jen pro překonání jednoho z těchto problémů. Také prověříme funkčnost metod používanývh jako robustní detek- tory multikolinearity. Ukážeme, že navržené dvoukrokové metody (jejichž první krok je typicky založen na robustních odhadech regresních koeficientů) selhávají v odhalování odlehlých pozorování a tím pádem i multikolinearity, pokud je v nekontaminovaných datech přítomen vysoký stupeň multikolinearity. Navrhneme a představíme novou jednokrokovou metodu, která je kandidátem na robustní detektor multikolinearity a zároveň robustní hřebenovou regresi. Odvodíme její vlastnosti, popíšeme její chovaní a využití jako diagnostického...cs_CZ
uk.abstract.enTitle: Robustification of statistical and econometrical regression methods Author: Mgr. Tomáš Jurczyk Department: Department of probability and mathematical statistics Supervisor: prof. RNDr. Jan Ámos Víšek CSc., IES FSV UK Praha Abstract: Multicollinearity and outlier presence are two problems of data which can occur during the regression analysis. In this thesis we are interested mainly in situations where combined outlier-multicollinearity problem is present. We will show first the behavior of classical methods developed for overcoming one of these problems. We will investigate the functionality of methods proposed as robust multicollinearity detectors as well. We will prove that proposed two-step procedures (in one step typically based on robust regression methods) are failing in outlier detection and therefore also multicollinearity detection, if the strong multicollinearity is present in the majority of the data. We will propose a new one-step method as a candidate for the robust detector of multicollinearity as well as the robust ridge regression estimate. We will derive its properties, behavior and propose the diagnostic tools derived from that method. Keywords: multicollinearity, outliers, robust detector of multicollinearity, ro- bust ridge regression 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.codeP
dc.identifier.lisID990021049910106986


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 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