dc.contributor.advisor | Kalina, Jan | |
dc.creator | Krett, Jakub | |
dc.date.accessioned | 2023-07-24T12:39:26Z | |
dc.date.available | 2023-07-24T12:39:26Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/182163 | |
dc.description.abstract | This thesis is devoted to introducing various types of robust and regularized regression estimates. The aim of the thesis is to present a new LWS-lasso estimate that combines robustness and regularization at the same time. Firstly, basic concepts of linear regression and modifications of the least squares are explained. Then, various robust and regula- rized estimates are introduced along with the new LWS-lasso estimate and its software implementation. Subsequently, selected estimates are compared to each other on real data and in a simulation study. 1 | en_US |
dc.description.abstract | Táto práca sa venuje predstaveniu rôznych typov robustných a regularizovaných re- gresných odhadov. Cieľom práce je predstavenie nového odhadu LWS-lasso, ktorý kom- binuje robustnosť a regularizáciu zároveň. Najprv sa v práci vysvetlia základné pojmy z lineárnej regresie a modifikácie odhadu najmenších štvorcov. Potom sa predstavia rôzne robustné a regularizované odhady spolu s novým odhadom LWS-lasso a jeho softvérovou implementáciou. Následne sa vybrané odhady navzájom porovnajú na reálnych dátach a v simulačnej štúdii. 1 | cs_CZ |
dc.language | Slovenčina | cs_CZ |
dc.language.iso | sk_SK | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.subject | robustness|regularization|lasso|least weighted squares|algorithm | en_US |
dc.subject | robustnosť|regularizovanosť|lasso|najmenšie vážené štvorce|algoritmus | cs_CZ |
dc.title | Robustná regularizovaná regresia | sk_SK |
dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2023 | |
dcterms.dateAccepted | 2023-06-15 | |
dc.description.department | Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
dc.description.department | Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.identifier.repId | 250520 | |
dc.title.translated | Robust regularized regression | en_US |
dc.title.translated | Robustní regularizovaná regrese | cs_CZ |
dc.contributor.referee | Maciak, Matúš | |
thesis.degree.name | Mgr. | |
thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Finanční a pojistná matematika | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Financial and Insurance Mathematics | en_US |
thesis.degree.program | Finanční a pojistná matematika | cs_CZ |
thesis.degree.program | Financial and Insurance Mathematics | en_US |
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 | Finanční a pojistná matematika | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Financial and Insurance Mathematics | en_US |
uk.degree-program.cs | Finanční a pojistná matematika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Financial and Insurance Mathematics | en_US |
thesis.grade.cs | Velmi dobře | cs_CZ |
thesis.grade.en | Very good | en_US |
uk.abstract.cs | Táto práca sa venuje predstaveniu rôznych typov robustných a regularizovaných re- gresných odhadov. Cieľom práce je predstavenie nového odhadu LWS-lasso, ktorý kom- binuje robustnosť a regularizáciu zároveň. Najprv sa v práci vysvetlia základné pojmy z lineárnej regresie a modifikácie odhadu najmenších štvorcov. Potom sa predstavia rôzne robustné a regularizované odhady spolu s novým odhadom LWS-lasso a jeho softvérovou implementáciou. Následne sa vybrané odhady navzájom porovnajú na reálnych dátach a v simulačnej štúdii. 1 | cs_CZ |
uk.abstract.en | This thesis is devoted to introducing various types of robust and regularized regression estimates. The aim of the thesis is to present a new LWS-lasso estimate that combines robustness and regularization at the same time. Firstly, basic concepts of linear regression and modifications of the least squares are explained. Then, various robust and regula- rized estimates are introduced along with the new LWS-lasso estimate and its software implementation. Subsequently, selected estimates are compared to each other on real data and in a simulation study. 1 | 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 | |