Nelineární regrese v programu R

Martin Dolák

Master's thesis

Nonlinear regression in R programming langure

Abstract:

Diplomová práce se zabývá řešením nelineárních regresních úloh pomocí programu R. Úvodní teoretická část práce je věnována vymezení pojmů a seznámení se s principem řešení nelineárních regresních modelů a jejich aplikací v programu R. Jak v teoretické, tak v praktické části práce jsou prezentovány nejznámější používané derivační algoritmy, zejména Gaussův-Newtonův a algoritmus největšího spádu pro odhad parametrů v nelineární regresi. V praktické části jsou dále ukázky řešení některých konkrétních úloh pomocí nelineárních regresních metod. Práce v obou částech obsahuje pro lepší názornost velké množství autorem zpracovaných grafů.

Abstract:

This thesis deals with solutions of nonlinear regression problems using R programming language. The introductory theoretical part is devoted to familiarization with the principles of solving nonlinear regression models and of their applications in the program R. In both, theoretical and practical part, the most famous and used differentiator algorithms are presented, particularly the Gauss-Newton's and of the steepest descent method, for estimating the parameters of nonlinear regression. Further, in the practical part, there are some demo solutions of particular tasks using nonlinear regression methods. Overall, a large number of graphs processed by the author is used in this thesis for better comprehension.

Keywords

metoda Gausse-Newtona, nelineární regrese, program R, metoda největšího spádu

Keywords

nonlinear regression, R programming language, method of steepest descent, Gauss-Newton algorithm

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 10. 2. 2015

Thesis defence

• Date of defence: 9. 6. 2015
• Supervisor: Ivana Malá
• Reader: Milan Bašta

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme / field:
Kvantitativní metody v ekonomice / Statisticko-pojistné inženýrství