Primjena statističkih metoda na analizu utjecaja demografskih varijabli u maloprodaji

diplomski rad

• Autor: Martina Škrnjug
• Mentor: Siniša Slijepčević (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Slijepčević (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ilja Gogić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Boris Guljaš (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Igor Pažanin (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Prirodoslovno-matematički fakultet; (Matematički odsjek); Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-03-02, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: PRIRODNE ZNANOSTI; Matematika

Sažetak

Prvi cilj ovoga rada je teorijski predstaviti model višestruke linearne regresije kao i metode odabira podskupa i metode sažimanja koje se koriste za njegovo poboljšanje. Kako bismo to napravili, rad smo započeli s teorijskom obradom modela jednostruke linearne regresije. Drugi je cilj pokušati statistički opisati vezu između godišnje prodaje određenog proizvoda i demografskih čimbenika. U tu smo svrhu koristili metodu višestruke linearne regresije koju smo prethodno teorijski obradili. Podaci su prvo prilagođeni, a nakon toga je provedena opisna statistika, modeliranje podataka i analiza modela. Na kraju rada iskazan je zaključak o optimalnosti korištenja modela linearne regresije za dane podatke.

Sažetak (engleski)

The first goal of this paper is to theoretically present the multiple linear regression model as well as the subset selection methods and the shrinkage methods that are used for its improvement. In order to do so, we have started the paper with theoretical analysis of a univariate linear regression model. The second goal is to try to describe the relationship between annual sales of a particular product and demographic factors. For this purpose, we used the method of multiple liner regression which we have previously theoretically presented. Data was first adjusted, and then descriptive statistics, data modeling, and model analysis were performed. At the end of the paper, a conclusion was reached on the optimum utilization of linear regression model for given data.

• Ključne riječi: linearna regresija; višestruka linearna regresija; metode odabira podskupa; metode sažimanja
• Ključne riječi (engleski): linear regression; multiple linear regression; subset selection methods; shrinkage methods
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:217:180926
• Studijski program: Naziv: Financijska i poslovna matematika; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag. math.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-11-20 13:11:44