Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 368)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Úvod do bayesovské analýzy dat
Název práce v češtině: Úvod do bayesovské analýzy dat
Název v anglickém jazyce: Introduction to Bayesian Data Analysis
Klíčová slova: bayesovy metody, konjugované systémy, rozhodovací funkce, bodový odhad
Klíčová slova anglicky: bayesian methods, conjugated systems, decision function, point estimate
Akademický rok vypsání: 2010/2011
Typ práce: bakalářská práce
Jazyk práce: čeština
Ústav: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Vedoucí / školitel: doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 26.09.2010
Datum zadání: 29.09.2010
Datum a čas obhajoby: 20.06.2011 00:00
Datum odevzdání elektronické podoby:25.05.2011
Datum odevzdání tištěné podoby:27.05.2011
Datum proběhlé obhajoby: 20.06.2011
Oponenti: prof. RNDr. Jiří Anděl, DrSc.
 
 
 
Zásady pro vypracování
Student se seznámí se základními principy bayesovských metod, způsoby volby apriorního rozdělení a základy teorie bayesovských odhadů a testů. Práce se bude sestávat ze stručného popisu obecné teorie, ukázek řešení konkrétních problémů bayesovskými metodami, aplikací a řešení vybraných příkladů z učebnic.
Seznam odborné literatury
Carlin BP, Louis TA (2009) Bayesian Methods for Data Analysis. CRC Press, Boca Raton FL.
Ferguson TS (1967) Mathematical statistics: a decision theoretic approach. Academic Press, New York.
Hušková M (1985) Bayesovské metody. SPN, Praha.
Předběžná náplň práce
Bayesovské metody představují alternativní filozofický pohled na statistické problémy (odhadování, testování). Neznámé konstanty jsou považovány za náhodné veličiny, jejichž předem dané (apriorní) rozdělení vyjadřuje naše původní předpoklady nebo vědomosti o jejich možných hodnotách. Pozorovaná data posléze toto rozdělení modifikují a zpřesňují. V praxi se bayesovské metody přímo aplikují např. v tzv. antispamových filtrech elektronické pošty, ale jejich možná použití jsou zcela univerzální.

Téma předpokládá předchozí absolvování předmětů NSTP129 nebo NSTP022 a zápis předmětů NSTP097 nebo NSTP201+202.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK