Browsing by Author "Zimmermann, Marili"
Now showing 1 - 2 of 2
- Results Per Page
- Sort Options
Item Elukestusanalüüs vasakult tõkestatud andmete ning ajast sõltuva argumenttunnuse korral TÜ Eesti geenivaramu kohordi näitel(2018) Zimmermann, Marili; Fischer, Krista, juhendaja; Taba, Nele, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutKäesoleva magistritöö eesmärgiks on välja selgitada, milline on kõige sobivam meetod elukestusanalüüsi läbiviimiseks, kui andmetes esineb nii paremalt tsenseeritust kui ka vasakult tõkestatust. Lisaks pakkus huvi, kas ja kuidas peaks arvestama ajas muutuvate argumenttunnustega ning milline ajaskaala on epidemioloogilise uuringu analüüsimisel parim. Leitud tulemuste põhjal rakendati kõige sobivamat meetodit TÜ Eesti geenivaramu andmete analüüsil. Esmalt tuuakse ülevaade elukestusanalüüsi olemusest ning tähtsamatest aspektidest, mida sellise analüüsi juures tuleb jälgida. Töö teises peatükis kirjeldatakse läbi viidud simulatsioonuuringut ning tuuakse välja tulemused. Kolmandas peatükis kirjeldatakse analüüsis kasutatavat Eesti geenivaramu andmestikku ning kirjeldatakse tehtud elukestusanalüüsi. Ühtlasi vaadatakse ka elukestust erinevate riskitegurite lõikes nagu sugu, haridus, kehamassiindeks, II tüüpi diabeedi diagnoos ning geneetilise riskiskoori väärtus. Riskitegurite seos elukestusega tuli analüüsi käigus selgelt välja.Item Toitumismustrite analüüs Tartu Ülikooli Eesti geenivaramu andmebaasis k-keskmiste meetodi abil(Tartu Ülikool, 2015) Zimmermann, Marili; Fischer, Krista, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituutKäesoleva bakalaureusetöö eesmärgiks on Tartu Ülikooli Eesti geenivaramu andmebaasis olevate toitumisandmete klasterdamise kaudu toitumismustrite leidmine k-keskmiste meetodi abil. Esmalt tuuakse ülevaade klasteranalüüsist ning täpsemalt k-keskmiste meetodist. Töö teises osas antakse ülevaade kasutatavast Tartu Ülikooli Eesti geenivaramu andmestikust. Töö järgnevas osas kirjeldatakse tehtud analüüsi TÜ geenivaramu andmetel ning antakse ülevaade saadud klastritest. Ühtlasi vaadeldakse ka klastrite lõikes erinevaid tausttunnuseid nagu vanus, haridus, elukoht jms. Erinevaid taustatunnuseid vaadates tulid leitud klastrite erinevused hästi välja.