Application of bootstrap method during the assessment of the quality of linear regression model
Thesis title: | Aplikácia metódy bootstrap pri posúdení kvality lineárneho regresného modelu |
---|---|
Author: | Nemčovič, Bohuš |
Thesis type: | Diploma thesis |
Supervisor: | Bašta, Milan |
Opponents: | Helman, Karel |
Thesis language: | Slovensky |
Abstract: | Výstavba regresného modelu zahŕňa viacero procedúr ako napríklad identifikácia vzdialených a vplyvných pozorovaní, transformácia premenných alebo výber vhodných premenných do modelu. Väčšinou sa závery odvodzujú z odhadnutého modelu bez toho, aby sa brali do úvahy procedúry, ktoré viedli k takémuto modelu. V tejto práci ukážeme, že to môže viesť k nepresným záverom. Zadefinujeme tri procedúry používané pri výstavbe regresného modelu a posúdime jednotlivý vplyv týchto procedúr na presnosť odhadov odmocniny zo strednej štvorcovej chyby odhadu regresnej funkcie v určitom bode a odhadu regresného parametru. Využijeme metódu bootstrap k spresneniu týchto odhadov. Analýzu predvedieme na viacerých modeloch. |
Keywords: | lineárny regresný model; Monte Carlo; RMSE; regresné data analytické funkcie; bootstrap; metóda najmenších štvorcov |
Thesis title: | Aplikace metody bootstrap při posouzení kvality lineárního regresního modelu |
---|---|
Author: | Nemčovič, Bohuš |
Thesis type: | Diplomová práce |
Supervisor: | Bašta, Milan |
Opponents: | Helman, Karel |
Thesis language: | Slovensky |
Abstract: | Výstavba regresního modelu obsahuje více procedur jako je například identifikace vzdálených a vlivných pozorování, transformace proměnných anebo výběr vhodných proměnných do modelu. Většinou se zobecňující závěry vyvozují z odhadnutého vybraného modelu, aniž by se braly v potaz procedury, které předcházely výběru tohoto modelu. V této práci ukážeme, že to může vést k nepřesným závěrům. Zadefinujeme tři procedury používané při výstavbě regresního modelu a posoudíme jednotlivé vlivy těchto procedur na přesnost odhadů odmocniny ze střední čtvercové chyby odhadu regresní funkce v určitém bodě a odhadu regresního parametru. Využijeme metodu bootstrap ke zpřesnění těchto odhadů. Analýzu předvedeme na více modelech. |
Keywords: | regresní data analytické funkce; Monte Carlo; bootstrap; metoda nejmenších čtverců; lineární regresní model; RMSE |
Thesis title: | Application of bootstrap method during the assessment of the quality of linear regression model |
---|---|
Author: | Nemčovič, Bohuš |
Thesis type: | Diploma thesis |
Supervisor: | Bašta, Milan |
Opponents: | Helman, Karel |
Thesis language: | Slovensky |
Abstract: | The construction of a regression model consists of many procedures such as identification of outliers and influential points, transformation of variables or variable selection. Usually the inference is made from estimated regression model without conditioning to the procedures which made the model. In this work we will show it can lead to biased inferences. We will define three procedures used in construction of regression model and we will asses individual influence of these procedures on the precision of the estimated root of mean square errors of the estimate of the regression function at certain point and the estimate of the regression parameter. We will use bootstrap method to more accurately approximate these estimates. Also we will perform analysis on multiple models. |
Keywords: | linear regression model; bootstrap; RMSE; ordinary least squares; Monte Carlo; regression data analytical functions |
Information about study
Study programme: | Kvantitativní metody v ekonomice/Statistika |
---|---|
Type of study programme: | Magisterský studijní program |
Assigned degree: | Ing. |
Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
Department: | Department of Statistics and Probability |
Information on submission and defense
Date of assignment: | 29. 9. 2017 |
---|---|
Date of submission: | 21. 6. 2018 |
Date of defense: | 27. 8. 2018 |
Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/63718/podrobnosti |