Sekvenční bayesovská poissonovská regrese
Sequential Bayesian Poisson regression
dc.contributor.advisor | Dedecius Kamil | |
dc.contributor.author | Radomír Žemlička | |
dc.date.accessioned | 2020-06-14T10:40:42Z | |
dc.date.available | 2020-06-14T10:40:42Z | |
dc.date.issued | 2020-06-13 | |
dc.identifier | KOS-962290774905 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10467/87972 | |
dc.description.abstract | Poissonovská regrese je populární zobecněný lineární model používaný k modelování diskrétních náhodných veličin, typicky počtů. Tato práce je zaměřena na problematiku jejího sekvenčního odhadování s regresními koeficienty potenciálně pomalu proměnnými v čase. Je použita vhodná aproximace normálním rozdělením, aby tak bylo možné učinit v Bayesovském kontextu. Rovněž je diskutována kalibrační technika pro zvýšení kvality odhadů. Na závěr je navržen případ použití představeného přístupu v doméně zpracování signálu, zejména jeho použití v difuzních sítích (diffusion networks) pro realizaci distribuovaného kolaborativního odhadování. | cze |
dc.description.abstract | The Poisson regression is a popular generalized linear model used to model discrete count variables. This thesis is focused on the problem of its sequential estimation under potentially slowly time-varying regression coefficients. A convenient approximation by normal distribution is used to do so in the Bayesian setting. Also, a calibration technique is discussed to enhance the estimation quality. Finally, a use case of the proposed approach in the signal processing domain is suggested, in particular, its application in diffusion networks to perform distributed collaborative estimation. | eng |
dc.publisher | České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum. | cze |
dc.publisher | Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre. | eng |
dc.rights | A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html | eng |
dc.rights | Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html | cze |
dc.subject | Poissonovská regrese | cze |
dc.subject | Bayesovská inference | cze |
dc.subject | distribuované odhadování | cze |
dc.subject | kolaborativní odhadování | cze |
dc.subject | Poisson regression | eng |
dc.subject | Bayesian inference | eng |
dc.subject | distributed estimation | eng |
dc.subject | collaborative estimation | eng |
dc.title | Sekvenční bayesovská poissonovská regrese | cze |
dc.title | Sequential Bayesian Poisson regression | eng |
dc.type | diplomová práce | cze |
dc.type | master thesis | eng |
dc.contributor.referee | Sečkárová Vladimíra | |
theses.degree.discipline | Znalostní inženýrství | cze |
theses.degree.grantor | katedra aplikované matematiky | cze |
theses.degree.programme | Informatika | cze |
Soubory tohoto záznamu
Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích
-
Diplomové práce - 18105 [195]