Zobrazit minimální záznam

Likelihood based estimation
dc.contributor.advisorMaciak, Matúš
dc.creatorBřezinová, Eva
dc.date.accessioned2023-11-06T21:55:49Z
dc.date.available2023-11-06T21:55:49Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/184230
dc.description.abstractIn this thesis we will describe the maximum likelihood method, method of estima- ting unknown parameters that determine the probability distribution of the observed data. We will also introduce other methods derived from the likelihood. We focus pri- marily on a quasi-likelihood and a pseudo-likelihood approach. Then we briefly describe profile likelihood, empirical likelihood, and conditional likelihood. The thesis includes a simulation study which compares the quality of the estimators based on the maximum likelihood and the quasi-likelihood or the maximum likelihood and the pseudo-likelihood using the mean squared error. 1en_US
dc.description.abstractV této práci bude popsána metoda maximální věrohodnosti, která slouží k odhado- vání neznámých parametrů, na nichž závisí pravděpodobnostní rozdělení pozorovaných dat. Dále budou představeny metody z ní odvozené. Pozornost bude zaměřena převážně na kvazi-věrohodnost a pseudo-věrohodnost. Následovat bude také stručný popis profi- lové věrohodnosti, empirické věrohodnosti a podmíněné věrohodnosti. Součástí práce je simulační studie, ve které pomocí střední čtvercové chyby porovnáme kvalitu odhadů získaných na základě maximální věrohodnosti a kvazi-věrohodnosti, případně na základě maximální věrohodnosti a pseudo-věrohodnosti. 1cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectvěrohodnost|maximální věrohodnost|psedo-věrohodnost|kvazi-věrohodnostcs_CZ
dc.subjectlikelihood|maximum likelihood|pseudo-likelihood|quasi-likelihooden_US
dc.titleOdhadování na principu věrohodnostics_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2023
dcterms.dateAccepted2023-09-07
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId247493
dc.title.translatedLikelihood based estimationen_US
dc.contributor.refereeKříž, Pavel
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineObecná matematikacs_CZ
thesis.degree.disciplineGeneral Mathematicsen_US
thesis.degree.programObecná matematikacs_CZ
thesis.degree.programGeneral 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.csObecná matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enGeneral Mathematicsen_US
uk.degree-program.csObecná matematikacs_CZ
uk.degree-program.enGeneral Mathematicsen_US
thesis.grade.csDobřecs_CZ
thesis.grade.enGooden_US
uk.abstract.csV této práci bude popsána metoda maximální věrohodnosti, která slouží k odhado- vání neznámých parametrů, na nichž závisí pravděpodobnostní rozdělení pozorovaných dat. Dále budou představeny metody z ní odvozené. Pozornost bude zaměřena převážně na kvazi-věrohodnost a pseudo-věrohodnost. Následovat bude také stručný popis profi- lové věrohodnosti, empirické věrohodnosti a podmíněné věrohodnosti. Součástí práce je simulační studie, ve které pomocí střední čtvercové chyby porovnáme kvalitu odhadů získaných na základě maximální věrohodnosti a kvazi-věrohodnosti, případně na základě maximální věrohodnosti a pseudo-věrohodnosti. 1cs_CZ
uk.abstract.enIn this thesis we will describe the maximum likelihood method, method of estima- ting unknown parameters that determine the probability distribution of the observed data. We will also introduce other methods derived from the likelihood. We focus pri- marily on a quasi-likelihood and a pseudo-likelihood approach. Then we briefly describe profile likelihood, empirical likelihood, and conditional likelihood. The thesis includes a simulation study which compares the quality of the estimators based on the maximum likelihood and the quasi-likelihood or the maximum likelihood and the pseudo-likelihood using the mean squared error. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.code3
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 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