Regresní model periodického trendu průměrných měsíčních teplot vzduchu

Bc. Šárka Poláková

Bakalářská práce

Regression model of the periodic trend of average monthly air temperatures

Anotace:

Předkládaná bakalářská práce uvádí teoretické poznatky z teorie lineární regrese a čtenář se zde seznámí s konkrétním lineárním regresním modelem pro změnu globálního klimatu. Tento model je zaměřený na popis teplot vzduchu se zohledněním sezónních vlivů. Na závěr práce tento model aplikujeme na reálná data pomocí programovacího jazyka R a následně je proveden test rovnoběžnosti lineárních regresních přímek, podle kterého je možné rozhodnout o shodné tendenci růstu či poklesu teplot vzduchu na dvou různých místech.

Abstract:

This bachelor thesis addresses the theoretical findings from the theory of linear regression and presents specific linear regression model for global climate changes. This model is aimed at describing air temperatures taking into consideration seasonal effects. In the empirical part, the model is applied to real data by employing R programming language and subsequently, a test of the parallelism of the linear regression lines is performed, which makes it possible to determine the same tendency for air temperatures to rise in two different locations.

Klíčová slova

lineární regrese, lineární regresní model, rovnoběžnost dvou lineárních regresních modelů, globální změna klimatu, průměrné měsíční teploty vzduchu, programovací jazyk R, linear regression, linear regression model, parallelism of two linear regression models, global climate change, average monthly air temperature, R programming language

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 9. 5. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 23. 6. 2023
• Vedoucí: RNDr. Marie Budíková, Dr.
• Oponent: Mgr. Markéta Janošová

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Matematika / Finanční a pojistná matematika