Statistical Methods for Regression Models With Missing Data
| Thesis title in Czech: | Statistické metody pro regresní modely s chybějícími daty |
|---|---|
| Thesis title in English: | Statistical Methods for Regression Models With Missing Data |
| Key words: | Stratifikovaný výběr, chybějící data, lineární regrese, pomocné proměnné, dvojitě robustní odhad |
| English key words: | Stratified sampling, missing data, linear regression, auxiliary variables, doubly robust estimator |
| Academic year of topic announcement: | 2015/2016 |
| Thesis type: | diploma thesis |
| Thesis language: | angličtina |
| Department: | Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS) |
| Supervisor: | doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. |
| Author: | hidden - assigned and confirmed by the Study Dept. |
| Date of registration: | 22.02.2016 |
| Date of assignment: | 22.02.2016 |
| Confirmed by Study dept. on: | 02.03.2016 |
| Date and time of defence: | 07.06.2018 08:00 |
| Date of electronic submission: | 10.05.2018 |
| Date of submission of printed version: | 11.05.2018 |
| Date of proceeded defence: | 07.06.2018 |
| Opponents: | doc. Ing. Marek Omelka, Ph.D. |
| Guidelines |
| Práce se bude zabývat problémem odhadu parametrů regresního modelu s chybějícími údaji v regresorech. Vysvětlí a porovná některé přístupy navržené pro řešení těchto problémů a probere vybrané speciální případy. Součástí práce bude vyhodnocení praktických vlastností těchto metod pomocí simulací. |
| References |
| Jewell, N.P. (1985) Least squares regression with data arising from stratified samples of the dependent variable. Biometrika, 72, 11-21.
Lumley, T. (2010) Complex Surveys. A Guide to Analysis Using R. Hoboken: Wiley. Rubin D.B. (1976) Inference and missing data. Biometrika, 63, 581-92. Robins, J.M., Rotnitzky, A., Zhao, L.P. (1994) Estimation of regression coefficients when some regressors are not always observed. JASA, 89, 846-66. Tsiatis, A.A. (2006) Semiparametric Theory and Missing Data. New York: Springer. |
| Preliminary scope of work |
| Téma je široké, lze jej však pojmout několika různými způsoby podle zájmu a schopností studenta - např. soustředit se na pokročilou teorii semiparametrických modelů s perspektivou pokračování výzkumu v rámci doktorského studia nebo vypracovat přehledovou studii určitých metod s důrazem na jejich porovnání nebo zdůraznit simulační, výpočtovou či praktickou část studované problematiky. Získané vědomosti lze snadno uplatnit v praxi.
Téma předpokládá absolvování předmětů NMST432 Pokročilé regresní modely, NMST434 Moderní statistické metody a NMST438 Výběrová šetření. |