Statistické metody pro analýzu dat s chybějícími pozorováními
| Thesis title in Czech: | Statistické metody pro analýzu dat s chybějícími pozorováními |
|---|---|
| Thesis title in English: | Statistical analysis of datasets with missing observations |
| Academic year of topic announcement: | 2013/2014 |
| Thesis type: | diploma thesis |
| Thesis language: | čeština |
| Department: | Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS) |
| Supervisor: | doc. Ing. Marek Omelka, Ph.D. |
| Author: | hidden - assigned and confirmed by the Study Dept. |
| Date of registration: | 15.10.2013 |
| Date of assignment: | 15.10.2013 |
| Confirmed by Study dept. on: | 18.03.2014 |
| Date and time of defence: | 05.09.2016 00:00 |
| Date of electronic submission: | 27.07.2016 |
| Date of submission of printed version: | 28.07.2016 |
| Date of proceeded defence: | 05.09.2016 |
| Opponents: | doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. |
| Guidelines |
| Student(ka) nastuduje a přehledně popíše různé metody a koncepty využívané pro chybějící pozorování. Tyto metody a koncepty bude vhodně ilustrovat, ať již na reálných datech, pomocí simulačních metod nebo analyticky. |
| References |
| Little, Roderick JA, and Donald B. Rubin. Statistical analysis with missing data. Vol. 539. New York: Wiley, 1987.
McKnight, Patrick E., et al. Missing data: A gentle introduction. Guilford Press, 2007. Rubin, Donald B. Multiple imputation for nonresponse in surveys. Vol. 307. New York: Wiley, 2009. Schafer, Joseph L. Analysis of incomplete multivariate data. CRC press, 2010. |
| Preliminary scope of work |
| Téma předpokládá jako výchozí znalosti z předmětů Matematická statistika 1 (NMSA331) a Matematická statistika 2 (NMSA332).
Při práci na tématu doporučuji abolvovat následující předměty: Pokročilé regresní modely (NMST432), Moderní statistické metody (NMST434) a Bayesovské metody (NMST431). |