Zobrazit minimální záznam

Statistical analysis of Markov chains
dc.contributor.advisorHlubinka, Daniel
dc.creatorMikynová, Karolína
dc.date.accessioned2024-11-29T14:05:53Z
dc.date.available2024-11-29T14:05:53Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/192797
dc.description.abstractTato bakalářská práce se zabývá statistickou analýzou Markovových řetězců. Hlav- ním cílem je nalézt odhad matice pravděpodobností přechodu, stacionárního rozdělení a střední doby návratu řetězce do určitého stavu. V práci podrobně popisujeme využití metody maximální věrohodnosti při hledání odhadu matice pravděpodobností přechodu, a to jak v parametrickém, tak i v neparametrickém případě. V neparametrickém pří- padě získané výsledky dále využíváme k odhadu limitního chování řetězce. Na závěr se věnujeme testování hypotéz opět pro parametrizované i neparametrizované matice prav- děpodobností přechodu, kde využíváme test dobré shody a test poměrem věrohodností. Teoretické výsledky následně aplikujeme na reálná data.cs_CZ
dc.description.abstractThis bachelor thesis focuses on the statistical analysis of Markov chains. The main aim is to estimate the transition probability matrix, the stationary distribution, and the mean return time of the chain to a specific state. The thesis provides a detailed description of the use of the maximum likelihood method for estimating the transition probability matrix in both parametric and non-parametric cases. In the non-parametric case, the obtained results are further used to estimate the limiting behavior of the chain. Finally, the thesis addresses hypothesis testing for both parametric and non-parametric transition probability matrices, utilizing the goodness-of-fit test and the likelihood ratio test. The theoretical results are subsequently applied to real data.en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectMarkov chains|maximum likelihood estimate|transition probability matrix|stationary distribution|goodness of fit testen_US
dc.subjectMarkovovy řetězce|matice pravděpodobností přechodu|metoda maximální věrohodnosti|stacionární rozdělení|test dobré shodycs_CZ
dc.titleStatistická analýza Markovových řetězcůcs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2024
dcterms.dateAccepted2024-09-03
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId260905
dc.title.translatedStatistical analysis of Markov chainsen_US
dc.contributor.refereeDvořák, Jiří
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineGeneral Mathematicsen_US
thesis.degree.disciplineObecná matematikacs_CZ
thesis.degree.programGeneral Mathematicsen_US
thesis.degree.programObecná matematikacs_CZ
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csObecná matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enGeneral Mathematicsen_US
uk.degree-program.csObecná matematikacs_CZ
uk.degree-program.enGeneral Mathematicsen_US
thesis.grade.csDobřecs_CZ
thesis.grade.enGooden_US
uk.abstract.csTato bakalářská práce se zabývá statistickou analýzou Markovových řetězců. Hlav- ním cílem je nalézt odhad matice pravděpodobností přechodu, stacionárního rozdělení a střední doby návratu řetězce do určitého stavu. V práci podrobně popisujeme využití metody maximální věrohodnosti při hledání odhadu matice pravděpodobností přechodu, a to jak v parametrickém, tak i v neparametrickém případě. V neparametrickém pří- padě získané výsledky dále využíváme k odhadu limitního chování řetězce. Na závěr se věnujeme testování hypotéz opět pro parametrizované i neparametrizované matice prav- děpodobností přechodu, kde využíváme test dobré shody a test poměrem věrohodností. Teoretické výsledky následně aplikujeme na reálná data.cs_CZ
uk.abstract.enThis bachelor thesis focuses on the statistical analysis of Markov chains. The main aim is to estimate the transition probability matrix, the stationary distribution, and the mean return time of the chain to a specific state. The thesis provides a detailed description of the use of the maximum likelihood method for estimating the transition probability matrix in both parametric and non-parametric cases. In the non-parametric case, the obtained results are further used to estimate the limiting behavior of the chain. Finally, the thesis addresses hypothesis testing for both parametric and non-parametric transition probability matrices, utilizing the goodness-of-fit test and the likelihood ratio test. The theoretical results are subsequently applied to real data.en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.code3
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV