03917ntm a22005297i 4500 000610706 CZ-PrVSE 20190909112111.0 m d cr n|||||||||| 190909s2019 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Grishko, Anna ISIS:115489 dis Comparison of clustering methods for longitudinal data eng Porovnání přístupů ke shlukové analýze panelových dat / Anna Grishko 2019 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Zdeněk Šulc Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2019 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2019 Panelová (longitudinální) data kombinují vlastnosti průřezových dat a časových řad. Jsou to soubory několika (desítky, stovky, tisícovky atd.) objektů (případně s několika sledovanými statistickými znaky), které jsou sledovány napříč časem. Výhodou je kombinace jak průřezového pohledu, který dovoluje porovnávat objekty mezi sebou, tak i pohledu skrz čas, což umožňuje pozorovat dlouhodobější vývoj proměnných. Tato diplomová práce se zabývá shlukovou analýzou panelových (longitudinálních) dat. Shluková analýza může být použita jako samostatný úkol explorativní analýzy nebo být dílčí častí jiné analýzy (v případě regresní analýzy panelových dat může být použita jako ji první krok pro zpřesnění odhadů regresních parametrů).V teoretické části jsou popsány různé datové typy a jsou vymezena data panelová, čím se liší od časových řad a průřezových dat a úskalí analýzy panelových studií. Dále je popsána motivace shlukování panelových dat a diskutovány přístupy shlukování. Jsou představeny dva proudy: modelový přístup a přístup založený na charakteristikách dat. Skupinu modelových přístupů zastupují algoritmy MixAK a longclust a skupinu přístupů založených na charakteristikách dat zastupují algoritmy kml a CluMP. V praktické částí jsou mezi sebou porovnány tyto čtyři metody. Porovnání je provedeno pomocí simulační studie v systému R. Pro tyto účely byl vytvořen Rkový kód pro generování umělých panelových dat napodobujících trajektorie genové exprese. Součástí práce je i kód pro simulaci shlukování a následující vizualizaci výsledků pomocí algoritmů MixAK, longclust, kml a CluMP. Jsou diskutovány výsledky simulace, výhody a nevýhody různých metod. Způsob přístupu: Internet statistika [obor dipl. práce] diplomové práce fd132022 czenas master's theses eczenas panelová data shluková analýza genová exprese modelový přístup ke shlukování shlukování založené na charakteristikách dat model se smíšenými efekty Šulc, Zdeněk vse20191023055 ths Sobíšek, Lukáš, 1983- xx0238269 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/69128/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/69128 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/69128/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/69128/posudek/oponent/63612 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/69128/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse69128 190823 69128