Modely prostorových bodových procesů

Bc. Martina Zapletalová

Diplomová práce

Spatial point patterns models

Anotace:

Cílem této diplomové práce je seznámit ctenáre s pokrocilými metodami prostorové statistiky, definovat shlukové a pravidelné prostorové bodové procesy pro modelování odchylek od úplné prostorové náhodnosti a ukázat, jak pomocí techto metod volit prostorový bodový model, který dostatecne dobre popíše prostorové chování jak simulovaných, tak reálných dat.

Abstract:

The aim of this thesis is to introduce the advance spatial statistics methods, to define clustered and regular spatial point processes for modeling deviations from complete spatial randomness and to show how to use these methods to choose spatial point model that adequately describes the spatial behavior of both simulated and real data to the reader.

Klíčová slova

Náhodný proces, prostorové bodové usporádání, intenzita, úplná prostorová náhodnost, K-funkce, L-funkce, hranicní korekce, izotropní korekce, translacní korekce, Skellamuv test, Clark- Evansuv test, Poissonuv proces, Coxuv proces, log-Gaussovský Coxuv proces, metoda maximální verohodnosti, metoda minimálního kontrastu, rezidua, Monte Carlo test, Diggle-Cressie- Loosmore-Ford test, Stochastic process, spatial point pattern, intensity, complete spatial randomness, K-function, L-function, border correction, isotropic correction, translation correction, Skellam test, Clark- Evans test, Poisson process, Cox process, log-Gaussian Cox process, maximum likelihood estimation, minimum contrast estimation, residuals

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 5. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 12. 6. 2018
• Vedoucí: doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.
• Oponent: Mgr. Ondřej Pokora, Ph.D.

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Matematika / Statistika a analýza dat