ROSECKÝ, M. Regresní analýza prostorově a časově distribuovaných dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2016.
Pokud mám hodnotit závěrečnou práci jako vedoucí práce, musí se v tomto hodnocení projevit i přístup studenta a zde je třeba konstatovat, že pan Rosecký byl ideální student. K řešené problematice přistupoval samostatně a zodpovědně, problémy konzultoval nejenom se mnou, ale i s kolegy z UPI FSI a samotná práce popisuje jenom část jeho činnosti ve studované problematice. Ze začátku jsem mněl strach, zda jsem zvolením zpracování reálných dat o komunálním odpadu v ČR nepřekročil hranice zpracovatelnosti dat v rámci bakalářské práce, ale pan Rosecký se s danou problematikou vyrovnal výborně. Přestože reálná data nesplňují předpoklady, které bychom jako statistikové chtěli, vytvořil reálné relativně dobře prakticky reprodukovatelné regresní a autoregresní modely. Samotná práce je zpracována pečlivě a vyváženě a i po formální stránce je výborná.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | A | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | B | ||
| Vlastní přínos a originalita | B | ||
| Schopnost interpretovat dosažené vysledky a vyvozovat z nich závěry | B | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | B | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | A | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | A | ||
| Práce s literaturou včetně citací | A | ||
| Samostatnost studenta při zpracování tématu | A |
Pan Rosecký ve své bakalářské práci používá regresní analýzu při popisu závislosti množství jednotlivých druhů odpadů na charakteristikách obcí. Na první kapitole práce si vážím pečlivého úvodu do studované problematiky modelování množství odpadů s využitím několika anglicky psaných článků. V kapitole 2 jsou sepsány základní pojmy a vlastnosti regresních modelů a korelační analýzy. Ve třetí kapitole je pak popsán samotný postup při užití obou technik k analýze studovaných dat. Výsledný model považuji za použitelný, nicméně stejně jako autor za přípravný pro budoucí statistickou analýzu dat. Přesto je zřejmé, že jeho zpracování vyžadovalo nemalé úsilí. Dovolím si připsat některé mé návrhy pro další zpracování - Ve výsledných modelech byla využita autoregresní složka a diskutovány její transformace v modelu. Zde by bylo vhodné posoudit volbu transformace v bodovém grafu závislosti vysvětlované proměnné na autoregresní složce. - Při analýze reziduí autor sám poukazuje na porušení předpokladu normality v regresním modelu. Tento poznatek je možné doložit i obrázkem 3.1. Je pravda, že z numerického pohledu je možné odhady přijmout za vhodné a porovnávat kvalitu modelu pomocí koeficientu determinace, tak jak to autor dělá. Nicméně, jak je v textu uvedeno, doprovodné proměnné byly voleny „stepwise“ metodou. Domnívám se, že je tato metoda založena na statistickém testování významnosti parametrů. Proto bych v budoucí práci navrhovala buď vysvětlované proměnné transformovat, nebo využít zobecněné lineární modely například s gama rozdělením. - V práci nebylo uvedeno, kolik jednotek (obcí s rozšířenou působností) bylo v modelu zahrnuto. Student prokázal schopnost vědecky zpracovat zadané téma a splnil všechny cíle bakalářské práce. Navíc předložil použitelné modely množství odpadů na úrovni obcí. Proto navrhuji práci jako práci bakalářkou s hodnocením B.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | A | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | B | ||
| Vlastní přínos a originalita | B | ||
| Schopnost interpretovat dosaž. vysledky a vyvozovat z nich závěry | B | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | B | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | A | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | A | ||
| Práce s literaturou včetně citací | A |
eVSKP id 93201