Porovnání metod pro diverzifikaci 0-1 proměnných.

Abstract

The thesis describes and compares possible approaches and their mathematical base for finding a functional prediction model of the dependent variable with the alternative distribution. The first method is logistic regression. Different levels of logistic regres- sion, estimation of parameters in logistic regression and methods for determining the significance of regressors are described. The second method is decision trees. Different types of decision trees and methods of their construction are described. The application of decision trees in the "Boost" method is also described. The comparison between the described methods is explained. Comparison of methods is carried out on real data to evaluate the effectiveness of advertising in the internet environment. The practical part of the thesis is performed in the program R. 1

Tato práce popisuje a porovnává možné přístupy a jejich matematické pozadí k prob- lematice hledání funkčního modelu pro predikci závisle proměnné s alternativním rozdělením. Jako první metoda se uvádí logistická regrese. Popisují se různé stupně logistické regrese, odhadování parametrů v logistické regresi a metody určování významnosti regresorů. Jako druhá metoda se uvádějí rozhodovací stromy. Popisují se různé typy rozhodovacích stromů a metody jejich konstrukce. Popisuje se také aplikace rozhodovacích stromů v metodě typu "Boost". Vysvětlují se způsoby porovnávání všech popsaných metod mezi sebou. Porovnání metod se provádí na reálných datech pro vyhodnocení účinnosti reklam v internetovém prostředí. Praktická část práce je zpracována v programu R. 1