Regresní analýza prostorově a časově distribuovaných dat

Abstract

V práci byly shrnuty poznatky z oblasti prognózování komunálního odpadu (KO). Byly popsány základní informace týkající se lineární regrese a korelační analýzy. Byla provedena analýza vlivů dostupných faktorů na úrovni obcí s rozšířenou působností (ORP). Výsledné modely objasňují až 99 % variability. Modely pro množství odpadu na osobu vysvětlují 12 až 75 % variability. Variabilita KO na osobu vysvětlená modelem je cca o 20 % menší, než u srovnatelné studie, která však používá běžně nedostupná data. Modely jsou pro oblast odpadového hospodářství (OH) použitelné a jejich zdánlivá jednoduchost je v praxi výhodou.

This thesis summarizes findings about municipal solid waste (MSW) forecasting. Basic information about linear regression and correlation analysis were described. Analysis of influencing factors was realized on municipality with extended competence level. The resulting models explain up to 99 % of variability. Final models of MSW per capita explain between 12 and 75 % of variability. Variability explained by model of MSW per capita is lower by 20 % than comparable study which however uses data that are not usually available. Models can be used in waste management and their simplicity is benefit for real usage.