Jádrové odhady vícerozměrných regresních funkcí

Bc. Barbora Rišová

Diplomová práce

Kernel estimates of multivariate regression functions

Abstract:

In this thesis we study kernel smoothing of regression function. Some data-driven methods for selection of smoothing matrix are introduced as well as some types of kernel smoothing estimators. These methods and estimators are compared by simulation studies and by application on real data. This thesis focuses mainly on bivariate regression.

Abstract:

V této diplomové práci se věnujeme jadrovému odhadu vícerozměrné regresní funkci. Uvádíme některé metody volby vyhladzovací matice a různé typy odhadů. Tyto metody jako i typy odhadů jsou porovnávany simulačními studiemi a aplikácí na reálná dáta. Práce se zaměřuje na dvourozměrnou regresní funkci.

Klíčová slova

jadrový odhad, regresní funkce, vícerozměrný prostor, křížové ověřování, plug-in metoda, vyhlazovací matice, regresná funkcia, viacrozmerný priestor, krížové overovanie, vyhladzovacia matica, kernel smoothing, regression function, multidimensional space, cross-validation, plugin method, smoothing matrix

Jazyk práce: slovenština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 3. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 12. 6. 2018
• Vedoucí: prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
• Oponent: doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

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