dc.contributor.advisor | Maciak, Matúš | |
dc.creator | Sekera, Michal | |
dc.date.accessioned | 2017-10-04T10:22:49Z | |
dc.date.available | 2017-10-04T10:22:49Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/91130 | |
dc.description.abstract | Cílem této práce je popsat modely s proměnlivými koeficienty - třídu re- gresních modelů, která umožňuje uvažovat koeficienty jako funkce náhodných veličin. Tento koncept je popsán pro nezávislé výběry, longitudinální data a časové řady. Metody odhadů zahrnují polynomiální spliny, vyhlazovací spliny a lokálně polynomiální metody pro modely v lineárním tvaru a metody lokální maximální věrohodnosti pro modely v zobecněném linárním tvaru. Statistické vlastnosti se zaměřejí na konzistenci a asymptotické rozdělení odhadů. Numer- ická studie srovnává vlastnosti odhadů koeficientů pro různé metody. 1 | cs_CZ |
dc.description.abstract | The aim of this thesis is to provide an overview of the varying coefficient mod- els - a class of regression models that allow the coefficients to vary as functions of random variables. This concept is described for independent samples, longi- tudinal data, and time series. Estimation methods include polynomial spline, smoothing spline, and local polynomial methods for models of a linear form and local maximum likelihood method for models of a generalized linear form. The statistical properties focus on the consistency and asymptotical distribution of the estimators. The numerical study compares the finite sample performance of the estimators of coefficient functions. 1 | en_US |
dc.language | English | cs_CZ |
dc.language.iso | en_US | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.subject | varying coefficient models | en_US |
dc.subject | kernel regression | en_US |
dc.subject | polynomial regression | en_US |
dc.subject | spline regression; | en_US |
dc.subject | modely s proměnlivými koeficienty | cs_CZ |
dc.subject | jádrová regrese | cs_CZ |
dc.subject | polynomiální regrese | cs_CZ |
dc.subject | splinová regrese; | cs_CZ |
dc.title | Varying coefficient models | en_US |
dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2017 | |
dcterms.dateAccepted | 2017-09-13 | |
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 | 168630 | |
dc.title.translated | Modely s proměnlivými koeficienty | cs_CZ |
dc.contributor.referee | Komárek, Arnošt | |
thesis.degree.name | Mgr. | |
thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Probability, mathematical statistics and econometrics | en_US |
thesis.degree.program | Mathematics | en_US |
thesis.degree.program | Matematika | cs_CZ |
uk.thesis.type | diplomová 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, matematická statistika a ekonometrie | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Probability, mathematical statistics and econometrics | en_US |
uk.degree-program.cs | Matematika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Mathematics | en_US |
thesis.grade.cs | Velmi dobře | cs_CZ |
thesis.grade.en | Very good | en_US |
uk.abstract.cs | Cílem této práce je popsat modely s proměnlivými koeficienty - třídu re- gresních modelů, která umožňuje uvažovat koeficienty jako funkce náhodných veličin. Tento koncept je popsán pro nezávislé výběry, longitudinální data a časové řady. Metody odhadů zahrnují polynomiální spliny, vyhlazovací spliny a lokálně polynomiální metody pro modely v lineárním tvaru a metody lokální maximální věrohodnosti pro modely v zobecněném linárním tvaru. Statistické vlastnosti se zaměřejí na konzistenci a asymptotické rozdělení odhadů. Numer- ická studie srovnává vlastnosti odhadů koeficientů pro různé metody. 1 | cs_CZ |
uk.abstract.en | The aim of this thesis is to provide an overview of the varying coefficient mod- els - a class of regression models that allow the coefficients to vary as functions of random variables. This concept is described for independent samples, longi- tudinal data, and time series. Estimation methods include polynomial spline, smoothing spline, and local polynomial methods for models of a linear form and local maximum likelihood method for models of a generalized linear form. The statistical properties focus on the consistency and asymptotical distribution of the estimators. The numerical study compares the finite sample performance of the estimators of coefficient functions. 1 | 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 |