Jádrové odhady podmíněné hustoty

Mgr. Kateřina Pokorová, Ph.D.

Disertační práce

Kernel conditional density estimates

Anotace:

Disertační práce se zabývá jádovými odhady podmíněné hustoty. Hlavní pozornost je věnována odvozením statistických vlastností pro různé typy odhadu podmínění hustoty a navržení metod pro odhad vyhlazovacích parametrů. Vhodnost metod je porovnána na simulačních studiích i na souborech reálných dat. Práce obsahuje celou knihovnu funkcí naprogramovaných v jazyce R, dále pak interaktivní prostředí ShinyConndens, ve kterém mohou uživatelé jednoduše odhadovat podmíněné hustoty bez znalosti programovacího jazyka.

Abstract:

This dissertation thesis deals with kernel conditional density estimates. The main attention is given to deriving statistical properties for given estimators and to proposing methods for bandwidth selection. The suitability of the estimators and methods for bandwidth detection is compared by simulation studies and on real datasets. All the mentioned estimators and methods for bandwidth selection are programmed in R language and user interface ShinyConddens is implemented for their interactive manipulation.

Klíčová slova

Jádrové vyhlazování, Jádrové odhady podmíněné hustoty, Metody volby vyhlazovacích parametrů, Simulace, Jazyk R, Shiny, Kernel smoothing, Kernel conditional density estimate, Methods for bandwidth selection, Simulation, R language Shiny

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 10. 1. 2020

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 3. 3. 2020
• Vedoucí: prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.
• Oponent: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D., doc. Ing. František Vávra, CSc.

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Doktorský studijní program / obor:
Matematika a statistika / Pravděpodobnost, statistika a matematické modelování