Srovnání diskriminační analýzy a klasifikačních stromů

Jaroslav Dlabač

Bakalářská práce

Comparisons of discriminant analysis and classification trees

Anotace:

Tato bakalářská práce porovnává dvě metody na diskriminaci a klasifikaci dat ve vícerozměrné statistické analýze. Zatímco diskriminační analýza zastupuje klasickou statistickou metodu na diskriminaci a následnou klasifikaci dat, metoda CART představuje nový postup v data-minigu, který využívá umělou inteligenci. První polovina této práce je věnována teoretickému popisu a srovnání těchto dvou metod. Její druhá polovina už je demonstrací obou metod na praktickém příkladu. Na závěr jsou výsledky obou těchto metod srovnány a zhodnoceny.

Abstract:

This bachelor thesis compares two methods to discrimination and classification of data in multivariate statistics analysis. While discriminant analysis represents the classical statistical method for discrimination and subsequent classification data method, CART is a new procedure in data-minig, which uses artificial intelligence. The first half of this work is devoted to theoretical description and comparison of these two methods. The second half is the demonstration of both methods on practical example. At the end, the results of both methods are compared and evaluated.

Klíčová slova

diskriminační analýza, klasifikační úloha, rozhodovací stromy, data mining, CART

Keywords

data mining, discrimination analysis, decision trees, CART, classification task

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 2. 2015

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 23. 6. 2015
• Vedoucí: Ondřej Vilikus
• Oponent: Marina Stecenková

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bakalářský studijní program / obor:
Kvantitativní metody v ekonomice / Statistika a ekonometrie