| Summary: | Práce pojednává o statistických metodách a modelech, které lze použítpro hledání a analýzu faktorůovlivňujících budoucí úspěšnostve studiu vysoké školy. Jedná se o problémy řešenév celosvětovém měřítku. Pro zkoumání závislosti konečnéhoprůměru známek na dříve známých ve. ličinách jsou využity modely mnohonásobné lineární regrese. Důrazje kladen téžna méně běžnépostupy pro porovnání síly vlivu jednotlivých regresorů. Model logistické regrese' kdy odhadujeme pravděpodobnost úspěchu ve studiu (dané konkrétním kritériem), je doplněn analýzou RoC křivek. Analýzy provedené na datovém souboru 1340 studentů Univerzity Karlovy v Praze, Přírodovědecké fakulty, kteří se zapsali ke studiu bakalářských studij- ních programů v roce 2003104 a2004f05, jsou porovnány s dalšímistudiemi zabývajícímise predikčnívaliditou. Abstract The thesis deals with statistical methods and models suitable to analyze factors that may have influence on future success in graduation. These problems are solved all over the world. Multiple regression models are used for detection dependence final college grade points average on other known variables like admission exam scores and high school grades. The thesis emphasizes less usual methods for comparing effect power of regressors. Logistic regression models where we estimate pro-...
|
|---|
