Hodnocení časově závislých proměnných v epidemiologii zhoubných nádorů – Bc. Ivana Svobodová
Bc. Ivana Svobodová
Diplomová práce
Hodnocení časově závislých proměnných v epidemiologii zhoubných nádorů
Assessment of time-varying covariates in cancer epidemiology
Anotace:
Regresní modely jsou často používanými nástroji v oblasti epidemiologie zhoubných nádorů. Ve většině případů však předpokládáme konstantní hodnoty proměnných, které se do regresních modelů zahrnují, případně je vztahujeme pouze k začátku sledování. Ve skutečnosti ale různé typy dat z přirozenosti konstantní nebývají. Pokud zahrneme do modelu informace i o tom, jak se proměnné v čase pro jednotlivé …víceAbstract:
Regression models are frequently used statistical tools in cancer epidemiology. In most cases, the variable values are assumed to be constant in time. However, some of the variables are naturally not constant in time. Involving time varying character of the variables can make the models more accurate, or can allow us to use more advanced modeling strategies. This diploma thesis composes of a theoretical …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 26. 5. 2014
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/iu7sv/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 20. 6. 2014
- Vedoucí: RNDr. Tomáš Pavlík, Ph.D.
Citační záznam
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakultaMasarykova univerzita
Přírodovědecká fakultaMagisterský studijní program / obor:
Experimentální biologie / Matematická biologie
Práce na příbuzné téma
-
Study of microRNA significance in renal cell carcinoma pathogenesis
Hana Mlčochová -
Modelování kvantilovou regresí
Tomáš Podivínský -
Model stornovosti životní pojišťovny
Magdalena Hrubanová -
Zobecněné lineární smíšené modely
Marie Leváková -
Modern approach to Survival Analysis
Lukáš Boček -
Machine learning and other robust approaches at the service of survival analysis: Alternatives to selected methods in statistical inference and prediction
Lubomír Štěpánek