Modelování délky slov

Bc. Markéta Trembaczová

Bakalářská práce

Word length modelling

Anotace:

V této bakalářské práci se věnujeme modelování délek slov v jazyce pomocí vybraných diskrétních rozdělení pravděpodobnosti. Nejprve uvedeme přehled rozdělení, která se dají pro modelování použít, a poté jejich použití demonstrujeme na datech pomocí programovacího jazyka Python. K vytváření modelu používáme metodu maximální věrohodnosti a vhodnost modelu posuzujeme pomocí Pearsonova χ2 testu dobré shody.

Abstract:

In this thesis, we model word lengths in language using selected discrete probability distributions. We first give an overview of the distributions that can be used for modelling, and then demonstrate their use on data using the Python programming language. We use the maximum likelihood estimation to generate the model and we use Pearson’s χ2 goodness-of-fit test to test the accuracy of the model fit.

Klíčová slova

Slovo, Délka slova, Posunuté negativně binomické rozdělení, Posunuté Poissonovo rozdělení, Shentonovo-Skeesovo rozdělení, Zipfovo-Aleksejevovo rozdělení, Metoda maximální věrohodnosti, Pearsonův χ2 test dobré shody

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 11. 5. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 29. 6. 2022
• Vedoucí: RNDr. Radim Navrátil, Ph.D.
• Oponent: Mgr. Stanislav Zámečník

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Matematika / Modelování a výpočty