04717ntm a22005657i 4500 000313875 CZ-PrVSE 20170205114657.0 m d cr n|||||||||| 170205s2016 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Sobíšek, Lukáš, 1983- xx0238269 dis Clustering and regression analysis of micro panel data eng Shluková a regresní analýza mikropanelových dat / Lukáš Sobíšek 2016 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Iva Pecáková Disertační práce (Ph.D.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2017 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2017 Panelové studie se provádí především za účelem analýzy změn hodnot sledovaných proměnných v čase. V mikropanelovém výzkumu se sleduje velké množství objektů periodicky během relativně krátkého časového úseku (v řádu let). Počet opakovaných měření je v řádu jednotek. Tato práce se věnuje stávajícím přístupům k regresní a shlukové analýze mikropanelových dat. Jedním z přístupů k analýze mikropanelu je využití modifikovaných vícerozměrných statistických modelů pro průřezová data, které zohledňují korelaci měření pro daný objekt. V práci jsou shrnuty dostupné nástroje pro regresní analýzu mikropanelových dat. Kromě rekapitulace známých a užívaných smíšených lineárních modelů pro normálně rozdělenou závisle proměnnou jsou stručně představeny nové přístupy pro analýzu vysvětlovaných proměnných s jiným než normálním rozdělením. Mezi ně patří například zobecněný lineární marginální model, zobecněný lineární model se smíšenými efekty a bayesovský přístup. Kromě popisu těchto modelů je uveden stručný přehled jejich implementace v systému R. S regresními modely upravenými pro mikropanelová data je spjato úskalí v nejednoznačnosti odhadu jejich parametrů. V práci je navrženo, jak zpřesnit odhady pomocí shlukové analýzy. Proto jsou v práci popsány metody shlukové analýzy mikropanelových dat. Vzhledem k tomu, že nabídka metod je omezená, hlavním cílem práce bylo navrhnout vlastní dvoukrokový postup shlukování mikropanelových dat. V prvním kroku jsou transformována panelová data na statická pomocí skupiny navržených charakteristik dynamiky, které reprezentují různé vlastnosti časového vývoje sledované proměnné. Ve druhém kroku jsou shlukovány objekty konvenčními prostorovými technikami (aglomerativní shlukování a metoda C-průměrů) na základě matice nepodobnosti hod Pomocí simulační studie je porovnáván navržený shlukovací přístup s postupem aplikovaným v balíčku kml systému R a se shlukovacími charakteristikami, které navrhuje Urso (2004). V provedené studii dosáhla kombinace navržených shlukovacích proměnných lepších výsledků než používané skupiny shlukovacích proměnných. Dalším přínosem práce je skript napsaný pro jazyk R přiložený na CD. Tento skript je možno použít pro analýzu vlastních mikropanelových dat. Způsob přístupu: Internet statistika [obor disert. práce] disertace fd132024 czenas dissertations eczenas Wardova metoda smíšený lineární model charakteristiky dynamiky regresní analýza mikropanelových dat metoda C-průměrů shluková analýza mikropanelových dat Pecáková, Iva, 1955- jo2003197032 ths Komárek, Arnošt opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/24769/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/24769 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/24769/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/24769/posudek/oponent/49818 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/24769/posudek/oponent/50242 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/24769/priloha/14308 Přiloha k práci https://insis.vse.cz/zp/24769/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse24769 170201 24769