Hodnocení časově závislých proměnných v epidemiologii zhoubných nádorů – Bc. Ivana Svobodová
Bc. Ivana Svobodová
Master's thesis
Hodnocení časově závislých proměnných v epidemiologii zhoubných nádorů
Assessment of time-varying covariates in cancer epidemiology
Abstract:
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 …moreAbstract:
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 …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 26. 5. 2014
Identifier:
https://is.muni.cz/th/iu7sv/
Thesis defence
- Date of defence: 20. 6. 2014
- Supervisor: RNDr. Tomáš Pavlík, Ph.D.
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakultaMasaryk University
Faculty of ScienceMaster programme / field:
Experimental Biology / Mathematical Biology
Theses on a related topic
-
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