Lineární regrese s chybějícími daty

Bc. Magdaléna Trepková

Bachelor's thesis

Linear regression with missing data

Anotácia:

V této bakalářské práci se věnujeme lineární regresi pro datové soubory, ve kterých chybí část informace. Nejprve obecně popisujeme lineární regresi a testování jejích parametrů. Dále provádíme analýzu reálných dat spolu se sestavováním regresních modelů. Poté se zaměříme na chybějící data, mechanismus chybění a možnosti, jak sestavit pro takováto data model. Následně teorii ověříme na simulovaných datech a posléze i na zmíněných reálných datech.

Abstract:

In this thesis we study linear regression for datasets with missing information. Firstly, we describe linear regression in general, particularly inference for its parameters. Then we analyze a real dataset we collected for the purpose of this thesis. Afterwards we focus on missing data: missing data mechanisms and simple approaches to the problem. We conduct simulations to examine the performance of these approaches under various scenarios and illustrate the methods on the collected dataset.

Kľúčové slová

Lineární regrese, Chybějící data, Metoda Complete case, Metoda Missing indicator, Simulovaná data, Linear Regression, Missing Data, Complete case method, Missing Indicator method

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 28. 5. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 27. 6. 2018
• Vedúci: Mgr. Andrea Kraus, M.Sc.
• Oponent: RNDr. Radim Navrátil, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Science

Bachelor programme / odbor:
Mathematics / Statistics and Data Analysis