Zobrazit minimální záznam

Distributions of (a,b,0) type in non-life insurance
dc.contributor.advisorKříž, Pavel
dc.creatorZejda, Albert
dc.date.accessioned2023-07-24T12:17:59Z
dc.date.available2023-07-24T12:17:59Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/182507
dc.description.abstractFirst, a definition of the distribution type (a, b, 0) is introduced. Next, it is shown which known distributions satisfy this definition, the parameters a and b that correspond to them, and specific sets of parameters for each of the distributions are determined. Then, it is proven that no other distributions can satisfy this definition. A maximum likelihood estimation method for estimating the parameters a and b directly from the data is presented. Finally, a simulation study is conducted, in which the probabilities from the estimated distribution type (a, b, 0) from specific data using the maximum likelihood method are compared with the empirical relative frequencies calculated from the data. 1en_US
dc.description.abstractNejprve je představena definice rozdělení typu (a, b, 0). Následně je ukázáno, která známá rozdělení definici splňují, které parametry a, b jim přísluší a jsou určeny konkrétní množiny parametrů pro každé z rozdělení. Potom je dokázáno, že žádná další rozdělení tuto definici splňovat nemohou. Je představena metoda maximální věrohodnosti odhadu parametrů a, b přímo z dat. Na závěr je vypracována simulační studie, ve které se porovná- vají pravděpodobnosti z odhadnutého rozdělení typu (a, b, 0) z konkrétních dat metodou maximální věrohodnosti s empirickými relativními četnostmi spočítanými z dat. 1cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectdiscrete distributions|non-life insurance|(a b 0) class|parameter estimationen_US
dc.subjectdiskrétní rozdělení|neživotní pojištění|třída (a b 0)|odhad parametrůcs_CZ
dc.titleRozdělení typu (a,b,0) v neživotním pojištěnícs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2023
dcterms.dateAccepted2023-06-21
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId250720
dc.title.translatedDistributions of (a,b,0) type in non-life insuranceen_US
dc.contributor.refereeMazurová, Lucie
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinanční matematikacs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial Mathematicsen_US
thesis.degree.programFinanční matematikacs_CZ
thesis.degree.programFinancial Mathematicsen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csFinanční matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial Mathematicsen_US
uk.degree-program.csFinanční matematikacs_CZ
uk.degree-program.enFinancial Mathematicsen_US
thesis.grade.csVelmi dobřecs_CZ
thesis.grade.enVery gooden_US
uk.abstract.csNejprve je představena definice rozdělení typu (a, b, 0). Následně je ukázáno, která známá rozdělení definici splňují, které parametry a, b jim přísluší a jsou určeny konkrétní množiny parametrů pro každé z rozdělení. Potom je dokázáno, že žádná další rozdělení tuto definici splňovat nemohou. Je představena metoda maximální věrohodnosti odhadu parametrů a, b přímo z dat. Na závěr je vypracována simulační studie, ve které se porovná- vají pravděpodobnosti z odhadnutého rozdělení typu (a, b, 0) z konkrétních dat metodou maximální věrohodnosti s empirickými relativními četnostmi spočítanými z dat. 1cs_CZ
uk.abstract.enFirst, a definition of the distribution type (a, b, 0) is introduced. Next, it is shown which known distributions satisfy this definition, the parameters a and b that correspond to them, and specific sets of parameters for each of the distributions are determined. Then, it is proven that no other distributions can satisfy this definition. A maximum likelihood estimation method for estimating the parameters a and b directly from the data is presented. Finally, a simulation study is conducted, in which the probabilities from the estimated distribution type (a, b, 0) from specific data using the maximum likelihood method are compared with the empirical relative frequencies calculated from the data. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.code2
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2025 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV