Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 336)
Detail práce
  
Použití t-testu a lineární regrese na nenormální data
Název práce v češtině: Použití t-testu a lineární regrese na nenormální data
Název v anglickém jazyce: Applications of the t-test and linear regression to non-normal data
Akademický rok vypsání: 2008/2009
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: 14.10.2008
Datum zadání: 14.10.2008
Datum a čas obhajoby: 07.09.2009 00:00
Datum odevzdání elektronické podoby:07.09.2009
Datum proběhlé obhajoby: 07.09.2009
Oponenti: Mgr. Tomáš Jurczyk, Ph.D.
 
 
 
Zásady pro vypracování
Uchazeč(ka) prodiskutuje výhody a nevýhody použití t-testu a lineární regrese na nenormální data a porovná je s vybranými alternativními metodami (bootstrap, Wilcoxonův test, robustní regrese). Práce bude obsahovat simulační studii a/nebo příklad analýzy reálných dat.
Seznam odborné literatury
Lumley T, Diehr P, Emerson S, Chen L (2002) The Importance of the Normality Assumption in Large Public Health Data Sets. Annual Review of Public Health 23, 151-169.

Sawilowsky SS, Blair RC (1992) A more realistic look at the robustness and type II error properties of the t test to departures from population normality. Psychol. Bull. 111, 352-360.

Předběžná náplň práce
Uchazeč(ka) prodiskutuje výhody a nevýhody použití t-testu a lineární regrese na nenormální data a porovná je s vybranými alternativními metodami (bootstrap, Wilcoxonův test, robustní regrese). Práce bude obsahovat simulační studii a/nebo příklad analýzy reálných dat.
Předběžná náplň práce v anglickém jazyce
The student will discuss advantages and pitfalls of applications of the t-test and linear regression to non-normal data and will compare them with alternative methods (bootstrap, Wilcoxon test, robust regression). The thesis will include a simulation study and/or examples or real data analyses.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK