Statistická analýza výběrů ze zobecněného exponenciálního rozdělení

but.committeeprof. RNDr. Jan Chvalina, DrSc. (předseda) prof. RNDr. Josef Šlapal, CSc. (místopředseda) doc. RNDr. Bohumil Maroš, CSc. (člen) doc. RNDr. Libor Čermák, CSc. (člen) doc. Ing. Luděk Nechvátal, Ph.D. (člen) Prof. Bruno Rubino (člen)cs
but.defencecs
but.jazykangličtina (English)
but.programAplikované vědy v inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMichálek, Jaroslaven
dc.contributor.authorVotavová, Helenaen
dc.contributor.refereePopela, Pavelen
dc.date.accessioned2019-04-03T22:09:09Z
dc.date.available2019-04-03T22:09:09Z
dc.date.created2014cs
dc.description.abstractDiplomová práce se zabývá zobecněným exponenciálním rozdělením jako alternativou k Weibullovu a log-normálnímu rozdělení. Jsou popsány základní charakteristiky tohoto rozdělení a metody odhadu parametrů. Samostatná kapitola je věnována testům dobré shody. Druhá část práce se zabývá cenzorovanými výběry. Jsou uvedeny ukázkové příklady pro exponenciální rozdělení. Dále je studován případ cenzorování typu I zleva, který dosud nebyl publikován. Pro tento speciální případ jsou provedeny simulace s podrobným popisem vlastností a chování. Dále je pro toto rozdělení odvozen EM algoritmus a jeho efektivita je porovnána s metodou maximální věrohodnosti. Vypracovaná teorie je aplikována pro analýzu environmentálních dat.en
dc.description.abstractThesis deals with generalized exponential distribution as an alternative distribution to Weibull and log-normal distributions. At first, properties of the generalized exponential distribution are presented, followed by the methods of parameter estimation. Separate chapter describes goodness of fit tests. Second part of the thesis deals with censored samples. Demonstrative examples of censoring on exponential distribution are presented. Moreover the type I left censored case on generalized exponential distribution, which has not been studied before, is elaborated at the end of the chapter. Simulations for this particular case of censoring are presented and studied in detail. EM algorithm is developed and its efficiency is compared to the maximum likelihood method. The derived theory is then applied on set of environmental data.cs
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationVOTAVOVÁ, H. Statistická analýza výběrů ze zobecněného exponenciálního rozdělení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2014.cs
dc.identifier.other68841cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/33646
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectZobecněné exponenciální rozděleníen
dc.subjectmetoda maximální věrohodnostien
dc.subjectFisherova infor- mační maticeen
dc.subjectcenzorované výběryen
dc.subjectEM algoritmusen
dc.subjectGeneralized exponential distributioncs
dc.subjectmaximum likelihood methodcs
dc.subjectFisher information matrixcs
dc.subjectcensored samplescs
dc.subjectEM algorithmcs
dc.titleStatistická analýza výběrů ze zobecněného exponenciálního rozděleníen
dc.title.alternativeStatistical analysis of samples from the generalized exponential distributioncs
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2014-06-17cs
dcterms.modified2014-06-23-07:40:54cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid68841en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 19:20:10en
sync.item.modts2021.11.12 18:03:42en
thesis.disciplineMatematické inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav matematikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
7.34 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
472.22 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_68841.html
Size:
13.14 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_68841.html
Collections