Detail studentské práce

Metody regrese slouží k odhadu parametrů daného modelu na základě měřených dat. Mezi nejznámější regresní metody patří metoda nejmenších čtverců. Mezi výhody této základní metody patří zejména její jednoduchost, avšak za nevýhody lze považovat poměrně striktní přepoklady, za kterých byla odvozena a její citlivost na výskyt odlehlých měření (tzv. „outliers“). Proto byla navržena řada alternativních metod, které odstraňují nedostatky základní metody nejmenších čtverců (např. úplné nejmenší čtverce, LTS metoda, RANSAC).

Cílem diplomové práce bude provést srovnání různých metod lineární regrese jak z teoretického hlediska (přepoklady metody, robustnost, výpočetní nároky, konzistence odhadu, apod.), tak i za pomoci numerických příkladů. Pro numerické vyhodnocení metod mohou být využity jak simulovaná data, tak i reálná data z opto-elektrických senzorů, které jsou využívány pro lokalizaci pohybujících se objektů.