Odhady strednej hodnoty v normálnom rozdelení
Mean estimation in normal distribution
Odhady střední hodnoty v normálním rozdělení
bachelor thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/175378Identifiers
Study Information System: 228441
Collections
- Kvalifikační práce [11210]
Author
Advisor
Referee
Hlávka, Zdeněk
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Financial Mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
5. 9. 2022
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Slovak
Grade
Very good
Keywords (Czech)
normálne rozdelenie|nekonštantná stredná hodnota|odhad strednej hodnoty|najlepší nestranný lineárny odhad|bayesovský odhad pri najviac jednej zmeneKeywords (English)
normal distribution|non-constant mean value|mean value estimate|the minimum variance linear unbiased estimator|the Bayes estimator in cases with at most one chanTáto bakalárska práca sa zaoberá odhadmi nekonštantnej strednej hodnoty v špecifickom pravdepodobnostnom modeli, ktorý je prevzatý z článku Estimating the Current Mean of a Normal Distribution which is Subjected to Changes in Time. Najprv tento model podrobne popíšeme a doplníme o dôkazy. Ďalej sa venujeme dvom odhadom: najlepšiemu nestrannému lineárnemu odhadu a bayesovskému odhadu pri najviac jednej zmene, ktorý je prevzatý priamo z článku. Práca je zakončená simulačnou štúdiou, v ktorej sú tieto odhady porovnané. 1
The bachelor's thesis deals with estimators of the non-constant mean value in a specific probability model, which was taken from the article Estimating the Current Mean of a Normal Distribution which is Subjected to Changes in Time. Firstly, we describe this model in detail and we add proofs. We consider two estimators: the minimum variance linear unbiased estimator and the Bayes estimator in cases with at most one change, which is taken directly from the article. The thesis is concluded with a simulation study, focusing on the comparison of those estimators. 1