This HTML5 document contains 41 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n6http://localhost/temp/predkladatel/
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F00216275%3A25410%2F07%3A00005250%21RIV08-MSM-25410___/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n13http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F00216275%3A25410%2F07%3A00005250%21RIV08-MSM-25410___
rdf:type
n9:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Probability models can be used to analyse the time series. Mathematical interpretation of these models can be relatively difficult, one possible simplification offers bootstrap method. Two models are presented in the paper, the first-order autoregressive model and the second-order autoregressive model. K analýze časových řad lze použít řadu pravděpodobnostních modelů. Jejich matematická interpretace může být relativně složitá, možné zjednodušení problému nabízí bootstrapový přístup.V příspěvku jsou popsány dva modely, jedním z nich je tzv. autoregresní model prvního řádu, druhým pak autoregresní model druhého řádu. K analýze časových řad lze použít řadu pravděpodobnostních modelů. Jejich matematická interpretace může být relativně složitá, možné zjednodušení problému nabízí bootstrapový přístup.V příspěvku jsou popsány dva modely, jedním z nich je tzv. autoregresní model prvního řádu, druhým pak autoregresní model druhého řádu.
dcterms:title
Autoregresní modely-řešení resamplingovou metodou Autoregresive models-solution by resampling method Autoregresní modely-řešení resamplingovou metodou
skos:prefLabel
Autoregresní modely-řešení resamplingovou metodou Autoregresive models-solution by resampling method Autoregresní modely-řešení resamplingovou metodou
skos:notation
RIV/00216275:25410/07:00005250!RIV08-MSM-25410___
n5:strany
191-194
n5:aktivita
n12:S
n5:aktivity
S
n5:cisloPeriodika
195
n5:dodaniDat
n13:2008
n5:domaciTvurceVysledku
n7:4031105 n7:1657445
n5:druhVysledku
n10:J
n5:duvernostUdaju
n15:S
n5:entitaPredkladatele
n14:predkladatel
n5:idSjednocenehoVysledku
411199
n5:idVysledku
RIV/00216275:25410/07:00005250
n5:jazykVysledku
n17:cze
n5:klicovaSlova
bootstrap method; the first-order autoregressive model and the second-order autoregressive model
n5:klicoveSlovo
n8:the%20first-order%20autoregressive%20model%20and%20the%20second-order%20autoregressive%20model n8:bootstrap%20method
n5:kodStatuVydavatele
SK - Slovenská republika
n5:kontrolniKodProRIV
[16FB327AA1F3]
n5:nazevZdroje
Forum Statisticum Slovacum
n5:obor
n16:BB
n5:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n5:pocetTvurcuVysledku
2
n5:rokUplatneniVysledku
n13:2007
n5:svazekPeriodika
1
n5:tvurceVysledku
Linda, Bohdan Kubanová, Jana
s:issn
1336-7420
s:numberOfPages
4
n6:organizacniJednotka
25410