Funkcionální regresní modely se složitou strukturou

Funkcionální analýza dat je soubor metodologií vhodných pro analýzu vysoce dimenzionálních měření, jako jsou křivky nebo povrchy, které data neuvažují jako posloupnost jednotlivých měření za sebou, ale jako celé funkce. Regresní modely jsou považovány za funkcionální, pokud lze s vysvětlující proměnnou, závislou proměnnou nebo s vysvětlující i závislou proměnnou zacházet jako s funkcemi. Cílem disertační práce je rozvoj vhodných statistických metod a algoritmů zaměřených na statistické modelování zejména v situacích, kdy náhodné chyby mají složitou varianční a korelační strukturu, existují restrikce na regresní parametry nebo pozorování jsou neúplná. Důraz bude kladen jak na teoretické aspekty týkající se odhadů, nejistoty a statistické indukce, tak i na praktickou implementaci a výpočetní proveditelnost.