Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 368)
Thesis details
   Login via CAS
Multivariate Cox point processes
Thesis title in Czech: Vícerozměrné Coxovy bodové procesy
Thesis title in English: Multivariate Cox point processes
Key words: bodový proces, Coxův proces, kótování, vícerozměrný bodový proces
English key words: point process, Cox process, marking, multivariate point process
Academic year of topic announcement: 2019/2020
Thesis type: diploma thesis
Thesis language: angličtina
Department: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
Supervisor: RNDr. Jiří Dvořák, Ph.D.
Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
Date of registration: 13.12.2019
Date of assignment: 13.12.2019
Confirmed by Study dept. on: 27.02.2020
Date and time of defence: 10.06.2022 10:40
Date of electronic submission:05.05.2022
Date of submission of printed version:09.05.2022
Date of proceeded defence: 10.06.2022
Opponents: RNDr. Michaela Prokešová, Ph.D.
 
 
 
Guidelines
Bodový proces je model pro náhodný výskyt událostí či jevů v čase, případně v prostoru. Základním modelem je Poissonův bodový proces, v němž nejsou žádné interakce mezi jednotlivými body. Coxův bodový proces je zobecnění Poissonova bodového procesu a často se používá k modelování shlukových bodových procesů. V případě, že body mohou být více typů (například zaznamenáváme polohy rostlin několika různých druhů), hovoříme o vícerozměrném bodovém procesu. Student(ka) se seznámí s dostupnými modely pro tento typ dat, popíše možnosti odhadu parametrů a ilustruje je na simulovaných či reálných datech.
References
Waagepetersen, R.P., Guan, Y., Jalilian, A., Mateu, J. (2016). Analysis of multispecies point patterns by using multivariate log-Gaussian Cox processes. Journal of the Royal Statistical Society, Series C, 65(1), 77–96.

Jalilian, A., Guan, Y., Mateu, J., Waagepetersen, R.P. (2015). Multivariate product-shot-noise Cox point process models. Biometrics 71, 1022-1033.

Møller, J., Waagepetersen, R.P. (2004). Statistical Inference and Simulation for Spatial Point Processes. Chapman & Hall/CRC.

Illian, J., Penttinen, A., Stoyan, H., Stoyan, D. (2008). Statistical Analysis and Modelling of Spatial Point Patterns. Wiley, Chichester.
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html