Vizuální statistická analýza umožňuje formálně korektně otestovat hypotézy, pro které neexistují vhodné testové statistiky. Cílem bakalářské práce je srozumitelně představit a matematicky korektně popsat tuto novou metodu.
Seznam odborné literatury
Majumder, M., Hofmann, H., & Cook, D. (2013). Validation of visual statistical inference, applied to linear models. Journal of the American Statistical Association, 108(503), 942-956.
Majumder, M., Hofmann, H., & Cook, D. (2014). Human Factors Influencing Visual Statistical Inference. arXiv preprint arXiv:1408.1974.
Chowdhury, N. R., Cook, D., Hofmann, H., Majumder, M., Lee, E. K., & Toth, A. L. (2014). Using visual statistical inference to better understand random class separations in high dimension, low sample size data. Computational Statistics, 1-24.
Předběžná náplň práce
Grafy a obrázky hrají v aplikované statistice velice důležitou roli, ale jejich korektní vyhodnocení není vždy snadné. Vizuální statistická analýza spoléhá na lidský faktor (zprostředkovaný mechanickým Turkem společnosti Amazon) a umožňuje tak formálně korektně otestovat hypotézy, pro které neexistují vhodné testové statistiky.
Předběžná náplň práce v anglickém jazyce
Graphs and pictures play a crucial role in real-life statistical applicatons but its correct evaluation may be very complicated. Visual statistical analysis is using human subjects (via Amazon's Mechanical Turk) and allows to formally test statistical hypotheses without using any test statistics.
- zadáno a potvrzeno stud. odd.