Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 368)
Thesis details
   Login via CAS
Vliv chyb měření na tvar regresní funkce v nelineárním modelu
Thesis title in Czech: Vliv chyb měření na tvar regresní funkce v nelineárním modelu
Thesis title in English: Effect of measurement error on the shape of the regression
function in nonlinear models
Academic year of topic announcement: 2007/2008
Thesis type: diploma thesis
Thesis language: čeština
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: 16.10.2007
Date of assignment: 16.10.2007
Date and time of defence: 28.01.2010 00:00
Date of electronic submission:28.01.2010
Date of proceeded defence: 28.01.2010
Opponents: doc. RNDr. Karel Zvára, CSc.
 
 
 
Guidelines
Toto téma navazuje na práci Elišky Otčenášové, která tento problém prozkoumala v obyčejném lineárním modelu. Obsahem práce bude výpočet zakřivení regresní přímky aspoň v některých jednoduchých případech a rozsáhlá simulační studie. Téma vyžaduje samostatné studium některých pokročilejších nelineárních regresních metod. Literatura je v anglickém jazyce.
References
Carroll RJ, Ruppert D, Stefanski LA, Crainiceanu CM. Measurement Error in Nonlinear Models, 2nd Ed., Chapman and Hall, Boca Raton, 2006.
Otčenášová, E. Vliv chyb měření nezávisle proměnných na odhady a testy v regresních modelech. Diplomová práce. MFF UK, Praha, 2006.
Preliminary scope of work
Student(ka) prozkoumá teoreticky a v simulačních studiích, jak chyby měření regresorů ovlivňují výsledný tvar odhadované regresní funkce. Tento problém se bude zkoumat v zobecněném lineárním modelu, Coxově regresi, marginálních modelech pro korelovaná data a podobných regresních modelech.
Preliminary scope of work in English
Student will investigate by theoretical developments and simulation studies how measurement errors in predictors affect the shape of the estimated regression function. The problem will be addressed in the context of the generalized linear model, Cox regression, marginal models for correlated data and similar models.
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html