Andmebaasi logo
Valdkonnad ja kollektsioonid
Kogu ADA
Eesti
English
Deutsch
  1. Esileht
  2. Sirvi autori järgi

Sirvi Autor "Kuus, Kaari" järgi

Tulemuste filtreerimiseks trükkige paar esimest tähte
Nüüd näidatakse 1 - 2 2
  • Tulemused lehekülje kohta
  • Sorteerimisvalikud
  • Laen...
    Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje ,
    Claims frequency modelling with usage-based insurance data
    (2023) Kuus, Kaari; Käärik, Meelis, juhendaja; Sääsk, Ervin, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
    Motor insurance providers can think about collecting information about drivers’ behavior using telematics to get more accurate pricing. The goal of this thesis is to give an overview of usage-based insurance and the use of telematics variables in insurance modeling. The thesis is divided into three parts. The first part gives background on telematics and usage-based insurance. The second part introduces generalized linear models suitable for modeling claim frequency. In the third part, analysis was done on specific vehicles and claims, with results and possible future steps given.
  • Laen...
    Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje ,
    Ravimisoostumise ennustamine kroonilistel haigetel eelneva käitumise põhjal
    (2021) Kuus, Kaari; Kolde, Raivo, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
    Ravimisoostumus on näitaja, mis annab infot, kui hästi patsient oma ravi järgib. Eriti krooniliste haigete puhul on tähtis ettenähtud ravimiskeemi korrektne järgimine, et saavutada ravis soovitud edu. Bakalaureusetöö eesmärk on anda ülevaade olemasolevatest ravimisoostumuse uurimise metoodikatest ning rakendada neid Eesti astmapatsientide andmetel. Samuti saada tulemuseks algoritm, mis patsiendi ajalooliste andmete põhjal hindab, kui suure tõenäosusega järgib ta raviskeemi ka tulevikus. Töö esimene osa võtab kokku ravimimeetodid astmas ja metoodikad soostumuse arvutamiseks. Töö teine pool uurib soostumust konkreetsete andmete peal, leiab soostumuste hinnangud ning ehitab ennustava mudeli.

DSpace tarkvara autoriõigus © 2002-2025 LYRASIS

  • Teavituste seaded
  • Saada tagasisidet