Simulační studie metod pro výběr vysvětlujících proměnných u lineárního regresního modelu - Merkulova, Irina; Štěpánek, Lubomír; Malá, Ivana, 1962-; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2024)
Bakalářská práce se zabývá srovnáním metod pro výběr vysvětlujících proměnných do regresního modelu. Součástí práce je představení teoretických základů lineární regrese a metod pro výběr proměnných. Konkrétně se práce zaměřuje na postupnou regresi s využitím informačních kritérií, F-testů a PRESS statistiky pro volbu proměnných. V praktické části je navržena Monte Carlo (MC) simulace pro studium kvality metod společné s kritérii pro hodnocení. MC simulace je následně implementována v jazyce R v podobě frameworku, který umožňuje jednoduše zkoumat metody dostupné v balíčcích jazyka R. S využitím frameworku je následně zkoumána postupná regrese s obousměrnou eliminací založenou na Akaikeho informačním kritériu, Bayesovském informační kritériu a PRESS statistice, a postupná regrese se zpětnou eliminací založenou na F-testech. Simulace se v jednotlivých scénářích zaměřuje na vliv síly závislosti, velikosti výběru, počtu regresorů a stupně multikolinearity na schopnost metod správně vybrat relevantní proměnné. Z výsledků neplyne jednoznačný závěr o nadřazenosti jedné z metod, zdá se však, že Bayesovské informační kritérium dosahuje uspokojivých výsledků napříč zkoumanými scénáři. S využitím vytvořeného simulačního frameworku lze jednoduše zkoumat další scénáře, případně s minimálním úsilím přidat metody nové.
Vedoucí práce: Lubomír Štěpánek
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2024
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2024
Způsob přístupu: Internet
Keywords: datové analýzy a modelování [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses