Simulační porovnání metod pro výběr vysvětlujících proměnných v regresním modelu

Název práce: Simulačné porovnanie metód pre výber vysvetľujúcich premenných v regresnom modeli
Autor(ka) práce: Javorová, Alžbeta
Typ práce: Bakalářská práce
Vedoucí práce: Zouhar, Jan
Oponenti práce: Tomanová, Petra
Jazyk práce: Slovensky
Abstrakt:
Regresné modely obsahujú častokrát veľké množstvo nezávislých premenných, pričom časť z nich nemusí mať vôbec žiadny vplyv na závislú premennú. Pre nás je dôležité odlíšiť regresory, ktoré sú v modeli signifikantné, od tých regresorov, ktoré nám neprinášajú žiadnu novú informáciu a môžu byť z modelu vymazané. Cieľom tejto práce je porovnať štyri rozšírené metódy pre selekciu premenných na voľne dostupných dátach pomocou dvoch dáta generujúcich procesov a nami vytvorených Monte Carlo simulácií, ktoré sú používané hlavne na simulovanie situácií, ktoré sú pod vplyvmi náhodných javov. Použitý dátový súbor zobrazuje rôzne vplyvy na priemernú mesačnú mzdu. Numerické výpočty realizujeme v jazyku R s využitím štandardných balíčkov.
Klíčová slova: informačné kritérium; dáta generujúci proces; selekcia premenných; Monte Carlo simulácia
Název práce: Simulační porovnání metod pro výběr vysvětlujících proměnných v regresním modelu
Autor(ka) práce: Javorová, Alžbeta
Typ práce: Bakalářská práce
Vedoucí práce: Zouhar, Jan
Oponenti práce: Tomanová, Petra
Jazyk práce: Slovensky
Abstrakt:
Regresní modely obsahují častokrát velké množství nezávisle proměnných, přičemž část z nich nemusí mít vůbec žádný vliv na závisle proměnnou. Pro nás je důležité odlišit regresory, které jsou v modelu signifikantní, od těch regresorů, které nám nepřinášejí žádnou novou informaci a můžou být z modelu vymazané. Cílem této práce je porovnat čtyři rozšířené metody pro selekci proměnných na volně dostupných datech pomocí dvou data generujících procesů a námi vytvořených Monte Carlo simulací, které jsou používané hlavně na simulování situací, které jsou pod vlivy náhodných jevů. Použitý datový soubor zobrazuje různé vlivy na průměrnou měsíční mzdu. Numerické výpočty realizujeme v jazyce R s využitím standardních balíčků.
Klíčová slova: informační kritérium; data generující proces; Monte Carlo simulace; selekce proměnných
Název práce: Simulation comparison of methods for selection of explanatory variables in regression model
Autor(ka) práce: Javorová, Alžbeta
Typ práce: Bachelor thesis
Vedoucí práce: Zouhar, Jan
Oponenti práce: Tomanová, Petra
Jazyk práce: Slovensky
Abstrakt:
When creating regression models, we usually have more independent variables to our disposal than is required to determine dependant variable. It is important for us to distinguish between regressors that appear to be significant in our model and regressors that do not bring any additional information and thus can be excluded.The aim of this thesis is to compare four different, widely used methods for feature selection using real data set with the help of two data generating processes and Monte Carlo simulations of our own design that are used mostly for simulating situations that are under the influence of random effects. The data set we are using is showing different impacts on average month wage. Numerical calculations are realized in programming language R with the use of standard packages.
Klíčová slova: feature selection; information criterion; data generating process; Monte Carlo simulation

Informace o studiu

Studijní program / obor: Kvantitativní metody v ekonomice/Matematické metody v ekonomii
Typ studijního programu: Bakalářský studijní program
Přidělovaná hodnost: Bc.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra ekonometrie

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 15. 10. 2019
Datum podání práce: 25. 6. 2020
Datum obhajoby: 27. 8. 2020
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/71288/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: