velikost textu

Statistické metody pro hodnocení predikční validity

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Statistické metody pro hodnocení predikční validity
Název v angličtině:
Statistical methods for evaluation of predictive validity
Typ:
Disertační práce
Autor:
RNDr. Jana Rubešová, Ph.D.
Školitel:
doc. RNDr. Karel Zvára, CSc.
Oponenti:
Prof. RNDr. Eduard Stehlík, CSc.
prof. RNDr. PhDr. Zdeněk Půlpán, CSc.
Id práce:
77107
Fakulta:
Přírodovědecká fakulta (PřF)
Pracoviště:
Ústav aplikací matematiky a výpočetní techniky (31-710)
Program studia:
Matematika (P1101)
Obor studia:
Zpracování dat a matematické modelování v přírodních vědách (XMAT)
Přidělovaný titul:
Ph.D.
Datum obhajoby:
14. 9. 2009
Výsledek obhajoby:
Prospěl/a
Jazyk práce:
Čeština
Abstrakt:
Abstrakt Práce pojednává o statistických metodách a modelech, které lze použítpro hledání a analýzu faktorů ovlivňujících budoucí úspěšnost ve studiu vysoké školy. Jedná se o problémy řešené v celosvětovém měřítku. Pro zkoumání závislosti konečného průměru známek na dříve známých ve. ličinách jsou využity modely mnohonásobné lineární regrese. Důraz je kladen téžna méně běžnépostupy pro porovnání síly vlivu jednotlivých regresorů. Model logistické regrese' kdy odhadujeme pravděpodobnost úspěchu ve studiu (dané konkrétním kritériem), je doplněn analýzou RoC křivek. Analýzy provedené na datovém souboru 1340 studentů Univerzity Karlovy v Praze, Přírodovědecké fakulty, kteří se zapsali ke studiu bakalářských studij- ních programů v roce 2003104 a2004f05, jsou porovnány s dalšímistudiemi zabývajícímise predikčnívaliditou. Abstract The thesis deals with statistical methods and models suitable to analyze factors that may have influence on future success in graduation. These problems are solved all over the world. Multiple regression models are used for detection dependence final college grade points average on other known variables like admission exam scores and high school grades. The thesis emphasizes less usual methods for comparing effect power of regressors. Logistic regression models where we estimate pro- bability of success in study are complemented by ROC analysis. Analyses provided on the dataset of 1340 students of Charles University, Faculty of Science who matriculated to bachelor study programs in 2003104 and 2004/05 academic years were compared with other Czech and international publications about predictive validity.
Abstract v angličtině:
Abstrakt Práce pojednává o statistických metodách a modelech, které lze použítpro hledání a analýzu faktorů ovlivňujících budoucí úspěšnost ve studiu vysoké školy. Jedná se o problémy řešené v celosvětovém měřítku. Pro zkoumání závislosti konečného průměru známek na dříve známých ve. ličinách jsou využity modely mnohonásobné lineární regrese. Důraz je kladen téžna méně běžnépostupy pro porovnání síly vlivu jednotlivých regresorů. Model logistické regrese' kdy odhadujeme pravděpodobnost úspěchu ve studiu (dané konkrétním kritériem), je doplněn analýzou RoC křivek. Analýzy provedené na datovém souboru 1340 studentů Univerzity Karlovy v Praze, Přírodovědecké fakulty, kteří se zapsali ke studiu bakalářských studij- ních programů v roce 2003104 a2004f05, jsou porovnány s dalšímistudiemi zabývajícímise predikčnívaliditou. Abstract The thesis deals with statistical methods and models suitable to analyze factors that may have influence on future success in graduation. These problems are solved all over the world. Multiple regression models are used for detection dependence final college grade points average on other known variables like admission exam scores and high school grades. The thesis emphasizes less usual methods for comparing effect power of regressors. Logistic regression models where we estimate pro- bability of success in study are complemented by ROC analysis. Analyses provided on the dataset of 1340 students of Charles University, Faculty of Science who matriculated to bachelor study programs in 2003104 and 2004/05 academic years were compared with other Czech and international publications about predictive validity.
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce RNDr. Jana Rubešová, Ph.D. 892 kB
Stáhnout Abstrakt v českém jazyce RNDr. Jana Rubešová, Ph.D. 425 kB
Stáhnout Abstrakt anglicky RNDr. Jana Rubešová, Ph.D. 425 kB
Stáhnout Posudek oponenta Prof. RNDr. Eduard Stehlík, CSc. 145 kB
Stáhnout Posudek oponenta prof. RNDr. PhDr. Zdeněk Půlpán, CSc. 180 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby 473 kB