Statistická analýza rozsáhlých dat z průmyslu
| but.committee | prof. RNDr. Zdeněk Pospíšil, Dr. (předseda) prof. Aleksandre Lomtatidze, DrSc. (místopředseda) doc. RNDr. Zdeněk Karpíšek, CSc. (člen) doc. PaedDr. Dalibor Martišek, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Petr Vašík, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student představil prezentaci svojí diplomové práce na téma: Statistická analýza rozsáhlých dat z průmyslu a zodpověděl otázky dané oponentem. Diplomant představil podrobně svoji programovací část v jazyce Pythnon. V další diskuzi bylo rozebráno Studentovo rozložení. Doc. Karpíšek měl otázku k rozsáhlosti dat a student uvedl počty měření a parametrů jeho práce. Další otázka byla k adjustovanému indexu determinace a důvodu jeho zavedení. Následně student vysvětlil vznik outlierů při sběru dat. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Aplikované vědy v inženýrství | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Šomplák, Radovan | cs |
| dc.contributor.author | Zamazal, Petr | cs |
| dc.contributor.referee | Popela, Pavel | cs |
| dc.date.accessioned | 2021-06-25T06:56:56Z | |
| dc.date.available | 2021-06-25T06:56:56Z | |
| dc.date.created | 2021 | cs |
| dc.description.abstract | Práce se zabývá zpracováním reálných dat svozu odpadu. Jsou v ní popsány vybrané poznatky o statistických testech, identifikaci odlehlých hodnot, korelační analýze a lineární regresi. Tyto teoretické znalosti jsou použity za pomocí programovacího jazyka Python k zpracování dat do podoby vhodné k tvorbě lineárního regresního modelu. Výsledné modely pro dobu svozu v obci popisují mezi 70 \% až 85 \% variability. Na základě informací získaných při zpracování dat jsou stanovena doporučení pro svozovou společnost. | cs |
| dc.description.abstract | This thesis deals with processing of real data regarding waste collection. It describes select parts of the fields of statistical tests, identification of outliers, correlation analysis and linear regression. This theoretical basis is applied through the programming language Python to process the data into a form suitable for creating linear models. Final models explain between 70 \% and 85 \% variability. Finally, the information obtained through this analysis is used to specify recommendations for the waste management company. | en |
| dc.description.mark | B | cs |
| dc.identifier.citation | ZAMAZAL, P. Statistická analýza rozsáhlých dat z průmyslu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2021. | cs |
| dc.identifier.other | 132858 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/200090 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | lineární regrese | cs |
| dc.subject | svoz komunálního odpadu | cs |
| dc.subject | statistické zpracování reálných dat | cs |
| dc.subject | korelační analýza | cs |
| dc.subject | odlehlé hodnoty | cs |
| dc.subject | linear regression | en |
| dc.subject | municipal waste collection | en |
| dc.subject | statistical processing of real data | en |
| dc.subject | correlation analysis | en |
| dc.subject | outliers | en |
| dc.title | Statistická analýza rozsáhlých dat z průmyslu | cs |
| dc.title.alternative | Statistical analysis of big industrial data | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2021-06-24 | cs |
| dcterms.modified | 2021-06-24-14:28:54 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta strojního inženýrství | cs |
| sync.item.dbid | 132858 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2021.11.10 13:14:19 | en |
| sync.item.modts | 2021.11.10 12:50:05 | en |
| thesis.discipline | Matematické inženýrství | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav matematiky | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |