prikaz prve stranice dokumenta Neparametarska regresija
  Preuzmi
PDF 468.31 KB
diplomski rad
Neparametarska regresija
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2023. urn:nbn:hr:217:162983
Sertić, Tin
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Matematički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Sertić, T. (2023). Neparametarska regresija (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:162983

Sertić, Tin. "Neparametarska regresija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:162983

Sertić, Tin. "Neparametarska regresija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:162983

Sertić, T. (2023). 'Neparametarska regresija', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 23.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:162983

Sertić T. Neparametarska regresija [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2023 [pristupljeno 23.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:162983

T. Sertić, "Neparametarska regresija", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:162983

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:162983
Podaci o radu
NaslovNeparametarska regresija
Naslov (engleski)Non-parametric regression
AutorTin Sertić
MentorAzra Tafro (mentor)
Član povjerenstvaAzra Tafro (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaVjekoslav Kovač (član povjerenstva)
Član povjerenstvaOzren Perše (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Horvat (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Matematički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2023-11-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Sažetak
U ovom diplomskom radu predstavili smo metode neparametarske regresije kao alternativu poznatijim metodama parametarske regresije. Za razliku od metoda parametarske regresije, koje nastoje procijeniti procjenitelja nekog određenog oblika s konačnim brojem parametara, neparametarske metode nastoje prvo procijeniti oblik funkcije (ili broj parametara) i onda prilagoditi procjenitelja određenom obliku. Kako bismo procijenili oblik funkcije, prezentirali smo pomoćne metode leave-one-out i generalizirane unakrsne validacije. Nakon toga, predstavili smo metodu lokalnih prosjeka, metodu procjene jezgrom i metodu lokalne linearne regresije kao glavne predstavnike klase linearnih procjenitelja. Predstavljene metode ilustrirali smo pojedinačno i zajedno na nekoliko primjera u programskom jeziku R kako bismo čitatelju uz teoretsku osnovu, pružili i praktično znanje iz obrađenog područja.
Sažetak (engleski)
In this master’s thesis, we presented nonparametric regression methods as an alternative to more well-known parametric regression methods. Unlike parametric regression methods, which aim to estimate a predictor of a specific form with a finite number of parameters, nonparametric methods first seek to estimate the shape of the function (or the number of parameters) and then adapt the estimator to a specific form. To estimate the shape of the function, we introduced auxiliary methods such as leaveone- out and generalized cross-validation. Subsequently, we introduced the local averaging method, kernel estimation method, and local linear regression method as key representatives of the class of linear smoothers. We illustrated these methods individually and collectively on several examples in the R programming language to provide the reader with both theoretical foundations and practical knowledge in the covered area.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:162983
Studijski programNaziv: Financijska i poslovna matematika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni magistar matematike (univ. mag. math.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-02-13 08:18:42