prikaz prve stranice dokumenta Analiza kompleksnosti skrivenih Markovljevih modela
  Preuzmi
PDF 360.24 KB
diplomski rad
Analiza kompleksnosti skrivenih Markovljevih modela
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2015. urn:nbn:hr:217:062529
Valčić, Irma
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Matematički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Valčić, I. (2015). Analiza kompleksnosti skrivenih Markovljevih modela (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:062529

Valčić, Irma. "Analiza kompleksnosti skrivenih Markovljevih modela." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:062529

Valčić, Irma. "Analiza kompleksnosti skrivenih Markovljevih modela." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:062529

Valčić, I. (2015). 'Analiza kompleksnosti skrivenih Markovljevih modela', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 23.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:062529

Valčić I. Analiza kompleksnosti skrivenih Markovljevih modela [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2015 [pristupljeno 23.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:062529

I. Valčić, "Analiza kompleksnosti skrivenih Markovljevih modela", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2015. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:062529

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:062529
Podaci o radu
NaslovAnaliza kompleksnosti skrivenih Markovljevih modela
AutorIrma Valčić
MentorPavle Goldstein (mentor)
Član povjerenstvaPavle Goldstein (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMirko Primc (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMiljenko Marušić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaNela Bosner (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Matematički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2015-07-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Sažetak
U ovom radu analizirali smo skrivene Markovljeve modele, statistički alat koji danas nalazi sve veću primjenu u različitim područjima. Dali smo njihovu formalnu definiciju, opisali neke algoritme za rad sa skrivenim Markovljevim modelima i implementirali ih u programskom jeziku Python. Konstruirali smo i primjer povremeno nepoštene kockarnice kao osnovu za kompliciranije primjene u bioinformatici (npr. modeliranje genoma), proveli simulaciju te pokušali pronaći najbolji model koji bi opisao tako dobivene podatke. Koristili smo nekoliko statističkih metoda za odabir najboljeg modela — maksimizaciju vjerodostojnosti, omjer vjerodostojnosti, AIC i BIC — no niti jedna od tih metoda nije dala dobar rezultat. To ukazuje na kompleksnost skrivenih Markovljevih modela unatoč tome što intuitivno ne djeluju kao nešto iznimno složeno.
Sažetak (engleski)
This thesis explores hidden Markov models, a powerful statistical tool applied in various scientific fields. We give the formal definition of a hidden Markov model, describe several algorithms traditionally used in their analysis and present their implementation in Python. We also construct an example of an occasionally dishonest casino as the basis for more complicated applications in bioinformatics (e.g. genome analysis), simulate data and attempt to find the best model for it. Several statistical methods are used — likelihood maximization, log-likelihood ratio, AIC and BIC — but none of them yield satisfactory results. This indicates the complexity of hidden Markov models even though initially they may not appear particularly difficult.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:062529
Studijski programNaziv: Matematička statistika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag. math.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-02-18 12:56:27