Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 392)
Thesis details
   Login via CAS
Šikmé normální rozdělení
Thesis title in Czech: Šikmé normální rozdělení
Thesis title in English: Skew normal distribution
Academic year of topic announcement: 2008/2009
Thesis type: Bachelor's thesis
Thesis language: čeština
Department: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
Supervisor: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D.
Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
Date of registration: 04.11.2008
Date of assignment: 04.11.2008
Date and time of defence: 30.06.2009 00:00
Date of electronic submission:30.06.2009
Date of proceeded defence: 30.06.2009
Opponents: doc. RNDr. Michal Pešta, Ph.D.
 
 
 
Guidelines
Uchazeč podrobně popíše různé přístupy k zavedení šikmého normálního a t-rozdělení. Cílem bakalářské práce bude i porovnání těchto metod s obvykle používanými přístupy k šikmým datům. Praktické využití bude předvedeno na vhodných mnohorozměrných datech.
References
Azzalini (2005) The skew-normal distribution and related multivariate families (with discussion), Scand. J. Statist. 32, 159-188
Azzalini & Capitanio (2003) Distributions generated by perturbation of symmetry with emphasis on a multivariate skew t-distribution, JRSSB, 65/2, 367-389
Branco & Dey (2001) A general class of multivariate skew-elliptical distributions. J. Multivariate Anal. 79/1, 99-113
Preliminary scope of work
Uchazeč podrobně popíše různé přístupy k zavedení šikmého normálního a t-rozdělení. Cílem bakalářské práce bude i porovnání těchto metod s obvykle používanými přístupy k šikmým datům. Praktické využití bude předvedeno na vhodných mnohorozměrných datech.
Preliminary scope of work in English
Various definitions of skew normal and t-distribution will be described. Another goal of the thesis is a comparison of this approach to other possible approaches to skew data. Applicability of these methods will be demonstrated on a selected multivariate data set.
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html