izpis_h1_title_alt

Kakovost prileganja za linearne modele
ID Peterlin, Jakob (Avtor), ID Blagus, Rok (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu, ID Kejžar, Nataša (Komentor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (15,04 MB)
MD5: 08169320C157A707C22F46019A8305A6

Izvleček
Ta doktorska disertacija se osredotoča na problem preverjanja primernosti prileganja za linearne mešane modele. V disertaciji je predstavljena nova metoda, ki je teoretično utemeljena in podprta s številnimi simulacijami ter praktičnim primerom. Predlagana metoda temelji na dveh družinah slučajnih procesov, vsaka z enim primarnim in več sekundarnimi procesi, ki se uporabljajo za preverjanje ničelne hipoteze. Poleg tega disertacija prikazuje, kako lahko podobne metode z enim primarnim in več sekundarnimi stohastičnimi procesi prilagodimo različnim statističnim modelom, tako da preverjamo kakovost prileganja linearnega regresijskega modela z uporabo dveh nekoliko enostavnejših metod. Skupaj predstavlja ta disertacija dragocen prispevek k statističnemu modeliranju, saj uvaja novo metodo za preverjanje primernosti prileganja za linearne mešane modele in raziskuje njene potencialne uporabe tudi pri drugih linearnih modelih.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:linearni mešani modeli, kakovost prileganja, statistični test
Vrsta gradiva:Doktorsko delo/naloga
Organizacija:MF - Medicinska fakulteta
Leto izida:2023
PID:20.500.12556/RUL-159033 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:28.06.2024
Število ogledov:163
Število prenosov:55
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:​Goodness of Fit for Linear Models
Izvleček:
This Ph.D. thesis primarily addresses the problem of testing the goodness of fit for linear mixed models. The thesis introduces a novel method that is both theoretically sound and supported by several simulations and a practical example. The proposed method is based on two families of stochastic processes, each with one primary and several secondary processes used to test the null hypothesis. Additionally, the thesis demonstrates how similar methods with one primary and multiple secondary stochastic processes can be adapted for different statistical models by examining the goodness of fit of a linear regression model using two slightly simpler methods. Overall, this thesis presents a valuable contribution to statistical modeling by introducing a new method for testing the goodness of fit of linear mixed models and exploring its potential applications to other linear models.

Ključne besede:linear mixed models, goodnes of fit, statistical test

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj