Testy nezávislosti v kontingenční tabulce
Tests of independence in contingency tables
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/182528Identifikátory
SIS: 240780
Kolekce
- Kvalifikační práce [11244]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Hlávka, Zdeněk
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Finanční matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
21. 6. 2023
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
Kontingenční tabulky|Testy nezávislosti|Pearsonův test|Permutační testy|U-statistikyKlíčová slova (anglicky)
Contingency tables|Independence tests|Pearson's Test|Permutation tests|U-statisticsV této bakalářské práci se zabýváme různými metodami testování nezávislosti v dvou- rozměrných kontingenčních tabulkách. Metody vysvětlujeme, diskutujeme jejich výhody a nedostatky a ilustrujeme na příkladu. Dále je porovnáváme na simulovaných datech pro- střednictvím statistického softwaru R. Na základě výsledků simulací se snažíme rozhod- nout, jaký test je pro danou situaci nejlepší. Zvláštní pozornost věnujeme nové metodě, USP testu, který je založen na tzv. U-statistikách, s nimiž čtenáře seznámíme. Ukážeme, že USP test v určitých případech poskytuje výrazné zlepšení výsledků, v jiných se mu naopak významně nedaří. Tyto případy specifikujeme a učiníme závěr, kdy je výhodné test použít a kdy nikoli. 1
In this thesis we investigate various methods for testing independence in two-way contingency tables. The methods are explained, their advantages and drawbacks are dis- cussed, and we also illustrate the methods on an example. Further, we compare the tests on simulated data using R statistic programming language. Based on simulation results we try to decide which test is the best choice for a situation. In particular, we investi- gate a new method, USP test, which is based on the theory of so called U-statistics. We therefore describe these, too. It is shown that USP test performs much better than other tests in particular cases, but fails in some others. These cases are specified and guidelines are made about when the test is advantageous to use and when it is not. 1