Teoretické a empirické kvantily a ich využitie pri konštrukcií predikčných intervalov
Theoretical and empirical quantiles and their use for prediction interval construction
Teoretické a empirické kvantily a jejích využití pro konstrukci predikčních intervalů
bakalářská práce (NEOBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/182540Identifikátory
SIS: 240787
Kolekce
- Kvalifikační práce [11242]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Nagy, Stanislav
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
Slovenština
Známka
Neprospěl/a
Klíčová slova (česky)
theoretical quantile|empirický kvantil|predikční interval|spolehlivostKlíčová slova (anglicky)
theoretical quantile|empirical quantile|prediction interval|confidenceÚlohou bakalárskej práce je zoznámit' čitatel'a s dvomi postupmi konštrukcie predikčných intervalov. Prvý postup predpokladá pravdepodob- nostný model a vedie na frekventistický predikčný interval, ktorý využíva prí- slušné teoretické kvantily pravdepodobnostných rozdelení. Druhý postup ne- predpokladá žiadny pravdepodobnostný model a vedie na konformný predikčný interval, ktorý využíva empirické kvantily príslušného náhodného výberu. V priebehu práce budú oba prístupy všeobecne odvodené a následne ilustrované na konkrétnych príkladoch. Súčast'ou práce je aj simulačná štúdia porovnávajúca empirické pokrytie frekventistických a konformných predikčných intervalov pre náhodné výbery z rôznych rozdelení. 1
The purpose of the bachelor thesis is to introduce the reader to two approaches to the construction of prediction intervals. The first procedure assumes a probabilistic model and leads to a frequentist prediction interval that uses the relevant theoretical quantiles of probability distributions. The second procedure assumes no probabilistic model and leads to a conformal prediction interval that uses empirical quantiles of the relevant random selection. In the course of the paper, both approaches will be derived in general terms and then illustrated with concrete examples. The thesis also includes a simulation study comparing the empirical coverage of frequentist and conformal prediction inter- vals for random selections from different distributions. 1