Diplomová práce

Multinomická logistická regrese

Multinomial Logistic Regression

Bc. Tomáš Stach
Anotace

Tato diplomová práce se zabývá problematikou multinomické logistické regrese a její aplikací při analýze kategoriálních dat. Teoretická část práce vymezuje statistický rámec nezbytný pro aplikaci multinomické regrese na nominální i ordinální data. Následně se věnuje metodám odhadu neznámých parametrů a diagnostickým nástrojům určeným k ověření validity modelu. V praktické části je tento teoretický …více

Abstract

This diploma thesis deals with the issue of multinomial logistic regression and its application in the analysis of categorical data. The theoretical part defines the statistical framework necessary for the application of multinomial regression to both nominal and ordinal data. Subsequently, it addresses methods for estimating unknown parameters and diagnostic tools designed to verify model validity …více

Zadání práce

Cílem této diplomové práce je podrobně se zabývat metodou multinomické logistické regrese (MLR), jejím teoretickým základem a praktickým využitím. Práce bude rozdělena na teoretickou a praktickou část. V teoretické části práce vysvětlete základní principy MLR. Zasaďte MLR do širšího kontextu zobecněných lineárních modelů (GLM). Uveďte souvislosti s binární logistickou regresí. Diskutujte předpoklady a omezení MLR včetně možností diagnostiky a interpretace modelu. V praktické části práce aplikujte metodu MLR na vhodný reálný datový soubor, který obsahuje závislou proměnnou s více kategoriemi. Proveďte kompletní analýzu dat, včetně interpretace výsledků a jejich vizualizace. Porovnejte výsledky této analýzy s jinou statistickou metodou vhodnou pro stejné datové podmínky (např. diskriminační analýza, rozhodovací stromy apod.). Posuďte rozdíly ve výstupu a interpretaci obou metod.

Práce zkontrolována:
4. 5. 2026 10:37, RNDr. Marie Budíková, Dr., učo 328
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
22. 6. 2026
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. Marie Budíková, Dr., učo 328
ÚMS Ústavy PřF MU

Oponent

RNDr. Radim Navrátil, Ph.D., učo 235559
ÚMS Ústavy PřF MU

Literatura

  • AGRESTI, Alan. An introduction to categorical data analysis. New York: John Wiley & Sons, 1996, xi, 290. ISBN 0471113387.

Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Studijní program
Plán
Finanční a pojistná matematika

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.
  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.
  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.
  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.
  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.