prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje eksponencijalnog rasta
  Preuzmi
PDF 977.47 KB
diplomski rad
Prepoznavanje eksponencijalnog rasta
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. urn:nbn:hr:217:666829
Novački, Antonija
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Matematički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Novački, A. (2017). Prepoznavanje eksponencijalnog rasta (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:666829

Novački, Antonija. "Prepoznavanje eksponencijalnog rasta." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:666829

Novački, Antonija. "Prepoznavanje eksponencijalnog rasta." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:666829

Novački, A. (2017). 'Prepoznavanje eksponencijalnog rasta', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 23.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:666829

Novački A. Prepoznavanje eksponencijalnog rasta [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2017 [pristupljeno 23.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:666829

A. Novački, "Prepoznavanje eksponencijalnog rasta", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:666829

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:666829
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje eksponencijalnog rasta
AutorAntonija Novački
MentorMiljenko Marušić (mentor)
Član povjerenstvaMiljenko Marušić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaJosip Tambača (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBojan Basrak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMirko Primc (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Matematički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2017-02-24, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Sažetak
Ukratko, ovaj rad sastoji se od dva dijela: teorijskog i eksperimentalnog. Prva dva poglavlja su teorijska i u njima je objašnjena linearna regresija i pojmovi vezani uz nju. Pokazano je kako se metodom najmanjih kvadrata dolazi do parametara linearne regresije. Od velike su važnosti reziduali i njihova distribucija pa je temeljito dokazana tvrdnja da suma kvadrata reziduala ima \(\chi^2\) distribuciju. Treće poglavlje odnosi se na eksperimentalni dio u kojem se medu rastućim podacima, prvo simuliranim, a potom realnim, želi odrediti eksponencijalna faza rasta. Podaci su logaritmirani i na njima se provode dvije metode koje koriste linearnu regresiju. U prvoj metodi uspoređujemo linearni i kvadratični model, a u drugoj uspoređujemo dva linearna modela. Točnost metoda provjeravamo u ovisnosti o različitim razinama značajnosti testova, različitim standardnim devijacijama šuma te različitom duljinom podataka. Simulacije su pokazale da je druga metoda, sa dva linearna modela, u većini slučajeva bolja.
Sažetak (engleski)
In this paper, we have two parts: theoretical and experimental part. First two chapters are theoretical and they explain linear regression and terms related to it. It is shown how one finds parameters of linear regression using the least square method. Residuals and their distribution are very important, therefore is the claim that sum of squared residuals follows \(\chi^2\) distribution proofed in detail. Third chapter refers to experimental part in which one between data, first simulated, then real, wants to find exponential phase of growth. Logarithm of the data is being put through two methods, which use linear regression. In first method linear and quadratic model are being compared, and in the second one, two linear models are being compared. The accuracy of methods are being checked depending on the different levels of significance, different standard deviation of the noise of the data and different length of the data. Simulations have shown that the second method is in most of the cases better.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:666829
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 pohrane2017-04-26 13:27:11