Classical and Bayesian methods for interval estimation of the ratio of two independent Poisson rates are examined and compared in terms of their exact coverage properties. Two methods to determine sampling effort requirements are derived.

Klasická lineární regrese a z ní odvozené testy hypotéz jsou založeny na předpokladu normálního rozdělení a shodnosti rozptylu závislých proměnných. V případě že jsou předpoklady normality porušeny, obvykle se užívá transformací závisle proměnných. První část této práce se zabývá transformacemi stabilizujícími rozptyl. Značná pozornost je udělena náhodným veličinám s Poissonovým a negativně binomickým rozdělením, pro které jsou studovány zobecněné transformace stabilizující rozptyl obsahující parametry v argumentu navíc. Pro tyto parametry jsou stanoveny jejich optimální hodnoty. Cílem druhé části práce je provést srovnání transformací uvedených v první části a dalších často užívaných transformací. Srovnání je provedeno v rámci analýzy rozptylu testováním hypotézy shodnosti středních hodnot p nezávislých náhodných výběrů s pomocí F testu. V této části jsou nejprve studovány vlastnosti F testu za předpokladu shodných a neshodných rozptylů napříč výběry. Následně je provedeno srovnání silofunkcí F testu aplikovaného pro p výběrů z Poissonova rozdělení transformovanými odmocninovou, logaritmickou a Yeo Johnsnovou transformací a z negativně binomického rozdělení transformovaného argumentem hyperbolického sinu, logaritmickou a Yeo-Johnsnovou transformací.