Rozšíření logistické regrese směrem k nelineárním modelům

Cieľom práce je overiť aplikačné charakteristiky modelu logistickej regresie a jej rozšírenia v zmysle skladania logistických regresií pomocou neurónovej siete. Modely sú skonštruované a porovnávané na dvoch dátových súboroch z prostredia odhadu rizika spotrebiteľských úverov. Z hľadiska stanovených...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Hlavní autor: Oprendek, Radovan (Autor práce)
Další autoři: Řezáč, Martin, 1977- (Vedoucí práce)
Typ dokumentu: VŠ práce nebo rukopis
Jazyk:Slovenština
Vydáno: 2013
Témata:
On-line přístup:http://is.muni.cz/th/323450/prif_m/
Obálka
LEADER 05985ctm a22012137a 4500
001 MUB01000863457
003 CZ BrMU
005 20140526103824.0
008 130620s2013 xr ||||| |||||||||||slo d
STA |a POSLANO DO SKCR  |b 2020-10-05 
035 |a (ISMU-VSKP)224962 
040 |a BOD114  |b cze  |d BOD004 
072 7 |a 519.1/.8  |x Kombinatorika. Teorie grafů. Matematická statistika. Operační výzkum. Matematické modelování  |2 Konspekt  |9 13 
080 |a 519.233.5  |2 MRF 
080 |a 004.659  |2 MRF 
080 |a 004.032.26  |2 MRF 
100 1 |a Oprendek, Radovan  |% UČO 323450  |* [absolvent PřírF MU]  |4 dis 
242 1 0 |a Extension of logistics regression toward non-linear models  |y eng 
245 1 0 |a Rozšíření logistické regrese směrem k nelineárním modelům  |h [rukopis] /  |c Radovan Oprendek 
260 |c 2013 
300 |a 78 s. +  |e 1 CD-ROM 
500 |a Vedoucí práce: Martin Řezáč 
502 |a Diplomová práce (Mgr.)--Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta, 2013 
520 2 |a Cieľom práce je overiť aplikačné charakteristiky modelu logistickej regresie a jej rozšírenia v zmysle skladania logistických regresií pomocou neurónovej siete. Modely sú skonštruované a porovnávané na dvoch dátových súboroch z prostredia odhadu rizika spotrebiteľských úverov. Z hľadiska stanovených kritérií a na daných dátach nemožno povedať, že by nelineárny model neurónovej siete dosahoval presnejšie predikcie ako model logistickej regresie.  |% cze 
520 2 9 |a The aim of this thesis is to examine application characteristics of a logistic regression model and its extension as combination of logistic regressions by a neural network. Models are constructed and compared on two datasets from consumer credit risk assessment environment. Based on specified criteria and given data, the non-linear neural network model prediction performance shows no improvement compared to one made by logistic regression model.  |9 eng 
650 0 7 |a dolování dat  |7 ph165954  |2 czenas 
650 0 7 |a kreditní skóring  |2 CZ-BrMU 
650 0 7 |a logistické modely  |2 czmesh 
650 0 7 |a nelineární regresní modely  |7 ph634650  |2 czenas 
650 0 7 |a neuronové sítě (počítačová věda)  |7 ph115443  |2 czenas 
650 0 9 |a credit score  |2 eCZ-BrMU 
650 0 9 |a data mining  |2 eczenas 
650 0 9 |a neural networks  |2 eczenas 
650 0 9 |a nonlinear regression models  |2 eczenas 
650 0 2 |a Logistic Models 
655 7 |a diplomové práce  |7 fd132022  |2 czenas 
655 9 |a master's theses  |2 eczenas 
658 |a Matematika  |b Matematika - ekonomie  |c PřF N-MA AMV, ESF:EKON (MAEK)  |2 CZ-BrMU 
700 1 |a Řezáč, Martin,  |d 1977-  |7 mub2010589789  |% UČO 20411  |4 ths 
710 2 |a Masarykova univerzita.  |b Ústav matematiky a statistiky  |7 kn20091211007  |4 dgg 
856 4 1 |u http://is.muni.cz/th/323450/prif_m/ 
CAT |c 20130620  |l MUB01  |h 0421 
CAT |a RACLAVSKA  |b 02  |c 20130712  |l MUB01  |h 1323 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20130815  |l MUB01  |h 0753 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20130815  |l MUB01  |h 0759 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20131217  |l MUB01  |h 1516 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140522  |l MUB01  |h 0740 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140522  |l MUB01  |h 0744 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140522  |l MUB01  |h 0751 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140522  |l MUB01  |h 0754 
CAT |a RACLAVSKA  |b 02  |c 20140526  |l MUB01  |h 1038 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140610  |l MUB01  |h 0742 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140610  |l MUB01  |h 0746 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140610  |l MUB01  |h 0748 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140610  |l MUB01  |h 0754 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140610  |l MUB01  |h 0758 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140611  |l MUB01  |h 0805 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140611  |l MUB01  |h 0809 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140611  |l MUB01  |h 0817 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140611  |l MUB01  |h 0825 
CAT |c 20140911  |l MUB01  |h 1612 
CAT |c 20140912  |l MUB01  |h 1106 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0847 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0851 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0856 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0914 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0927 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0937 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0942 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0946 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0958 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0756 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0802 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0831 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0841 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0849 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0852 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0903 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0907 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0910 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141216  |l MUB01  |h 0903 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150108  |l MUB01  |h 1117 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150108  |l MUB01  |h 1119 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150108  |l MUB01  |h 1131 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150108  |l MUB01  |h 1135 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150108  |l MUB01  |h 1138 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150113  |l MUB01  |h 1342 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150113  |l MUB01  |h 1344 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150113  |l MUB01  |h 1345 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150113  |l MUB01  |h 1349 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150113  |l MUB01  |h 1352 
CAT |c 20150703  |l MUB01  |h 1223 
CAT |c 20150901  |l MUB01  |h 1450 
CAT |c 20150921  |l MUB01  |h 1411 
CAT |a BATCH  |b 00  |c 20151226  |l MUB01  |h 0407 
CAT |c 20161008  |l MUB01  |h 2239 
CAT |c 20201005  |l MUB01  |h 1143 
CAT |c 20210614  |l MUB01  |h 1004 
CAT |c 20210614  |l MUB01  |h 1952 
CAT |a BATCH  |b 00  |c 20210724  |l MUB01  |h 1221 
LOW |a POSLANO DO SKCR  |b 2020-10-05 
994 - 1 |l MUB01  |l MUB01  |m VYSPR  |1 PRIF  |a Přírodovědecká fakulta  |2 PRSMA  |b ÚK sklad - M  |3 K-12560  |5 3145358535  |8 20130712  |f 71  |f Prezenční SKLAD  |q 20180621  |r 20130708  |s dar 
AVA |a SCI50  |b PRIF  |c ÚK sklad - M  |d K-12560  |e available  |t K dispozici  |f 1  |g 0  |h N  |i 0  |j PRSMA