Mgr. Iveta Hellebrandová
Bachelor's thesis
Regrese s AR(p) chybami
Regression with AR(p) errors
Anotácia:
Klasická regresní analýza je založena na několika předpokladech, jedním z klíčových předpokladů je nezávislost jednotlivých náhodných chyb. Předložená práce se zabývá situací, kdy je předpoklad nezávislosti porušen, s čímž se setkáme nejčastěji u časových řad. K modelování a řešení tohoto problému je použit regresní model s AR(p) chybami. V práci jsou také popsány základní testy pro odhalení autokorelace …viacAbstract:
Classical regression analysis is based on several statistical assumptions. One key assumption is that the errors are independent of each other. The present work deals with situation in which this assumption is violated. This is usually problem of time series data. Regression model with AR(p) errors is used to solve this problem. Thesis describes basic tests to detect the presence of autocorrelation …viac
Jazyk práce: Czech
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 28. 5. 2009
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/t50md/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 3. 7. 2009
- Vedúci: RNDr. Marie Forbelská, Ph.D.
- Oponent: Mgr. Jan Orava
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakultaMasaryk University
Faculty of ScienceBachelor programme / odbor:
Applied Mathematics / Statistics and Data Analysis
Práce na příbuzné téma
-
Aproximace funkcí-metoda nejmenších čtverců
Jana Monsportová -
Metoda nejmenších čtverců a její použití
Jiří Štantejský -
Metoda nejmenších čtverců
Michaela Zavřelová -
Metoda nejmenších čtverců v matematickém softwaru R.
Markéta COUFALOVÁ -
Metoda nejmenších čtverců
Vladislava MUSILOVÁ -
Analýza funkčnosti zobecněné metody nejmenších čtverců při odhadu regresních parametrů za podmínek heteroskedasticity
Roman Cicko -
Možnosti zobecněné metody nejmenších čtverců v přítomnosti průřezové závislosti
Tadeáš Nejedlý -
Splajny v metodě nejmenších čtverců
Veronika ŠMAJSEROVÁ