dc.contributor.advisor | Dvořák, Jiří | |
dc.creator | Jalovcová, Adéla | |
dc.date.accessioned | 2022-10-04T17:35:23Z | |
dc.date.available | 2022-10-04T17:35:23Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/176134 | |
dc.description.abstract | This work deals with spa al sta s cs methods that are suitable for analysing spa al epidemiological data. The work presents tests of spa al autocorrela on and applies them on data of the number of people infected by Covid 19. The main part of the work is Bayesian modelling of epidemiological data using Integrated Nested Laplace Approxima ons. We summarise the main principles of this method and present a chosen model for given data. Besides the spa al aspect of the data, the work shows how to incorporate other risk factors into the model and how to make the model spa o-temporal. Furthermore the work applies the model on the data and tests the suitability of the model with a global envelope test. | en_US |
dc.description.abstract | Tato práce se zabývá představením nástrojů prostorové sta s ky vhodných ke zkoumání prostorových epidemiologických dat. Práce představuje testy významnos prostorové závislos dat a aplikuje je na data o počtu nakažených Covidem 19. Jádrem práce je bayesovské modelování epidemiologických dat pomocí Integrated Nested Laplace Approxima ons. Práce shrnuje základní principy této metody a popisuje vybraný model pro představená data. Kromě prostorového aspektu dat práce ukazuje, jak model rozšířit o další proměnné působící na počet případů onemocnění nebo také o časovou složku. Mimo odhadu parametrů modelu se práce také zabývá testováním vhodnos modelu pomocí obálkových testů. | cs_CZ |
dc.language | Čeština | cs_CZ |
dc.language.iso | cs_CZ | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.subject | spatial epidemiology|point process|space-time process|clustering|random field | en_US |
dc.subject | prostorová epidemiologie|bodový proces|časoprostorový proces|shlukování|náhodné pole | cs_CZ |
dc.title | Prostorová epidemiologie | cs_CZ |
dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2022 | |
dcterms.dateAccepted | 2022-09-12 | |
dc.description.department | Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
dc.description.department | Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.identifier.repId | 235555 | |
dc.title.translated | Spatial epidemiology | en_US |
dc.contributor.referee | Pawlas, Zbyněk | |
thesis.degree.name | Mgr. | |
thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Probability, Mathematical Statistics and Econometrics | en_US |
thesis.degree.discipline | Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie | cs_CZ |
thesis.degree.program | Probability, Mathematical Statistics and Econometrics | en_US |
thesis.degree.program | Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie | cs_CZ |
uk.thesis.type | diplomová práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Probability, Mathematical Statistics and Econometrics | en_US |
uk.degree-program.cs | Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Probability, Mathematical Statistics and Econometrics | en_US |
thesis.grade.cs | Velmi dobře | cs_CZ |
thesis.grade.en | Very good | en_US |
uk.abstract.cs | Tato práce se zabývá představením nástrojů prostorové sta s ky vhodných ke zkoumání prostorových epidemiologických dat. Práce představuje testy významnos prostorové závislos dat a aplikuje je na data o počtu nakažených Covidem 19. Jádrem práce je bayesovské modelování epidemiologických dat pomocí Integrated Nested Laplace Approxima ons. Práce shrnuje základní principy této metody a popisuje vybraný model pro představená data. Kromě prostorového aspektu dat práce ukazuje, jak model rozšířit o další proměnné působící na počet případů onemocnění nebo také o časovou složku. Mimo odhadu parametrů modelu se práce také zabývá testováním vhodnos modelu pomocí obálkových testů. | cs_CZ |
uk.abstract.en | This work deals with spa al sta s cs methods that are suitable for analysing spa al epidemiological data. The work presents tests of spa al autocorrela on and applies them on data of the number of people infected by Covid 19. The main part of the work is Bayesian modelling of epidemiological data using Integrated Nested Laplace Approxima ons. We summarise the main principles of this method and present a chosen model for given data. Besides the spa al aspect of the data, the work shows how to incorporate other risk factors into the model and how to make the model spa o-temporal. Furthermore the work applies the model on the data and tests the suitability of the model with a global envelope test. | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
thesis.grade.code | 2 | |
uk.publication-place | Praha | cs_CZ |
uk.thesis.defenceStatus | O | |