Sirvi Kuupäev , alustades "2014-06-20" järgi

Filtreeri tulemusi aasta või kuu järgi

Nüüd näidatakse 1 - 3 3

Tervishoiutöötajate keskmise tunnipalga hindamine süstemaatilise klastervaliku ja lihtsa juhusliku kihtvaliku korral
(Tartu Ülikool, 2014-06-20) Jõgi, Kaidi; Lepik, Natalja, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Käesoleva töö eesmärgiks on võrrelda kahte meetodit valikuuringu teostamiseks tervishoiutöötajate põhitunnipalga arvutamiseks. Andmestiku moodustavad Tervise Arengu Instituudi poolt kogutud aruande „Tervishoiutöötajate tunnipalk“ 2013. aasta andmed. Vaadeldavad disainid peaksid tagama rotatsiooni 70%. Meetodeid võrreldi simulatsiooni põhjal. Hinnangute täpsuse tõstmiseks rakendati ka regressioonhinnangut. Esimeseks disainiks valiti lihtne juhuslik kihtvalik (LJKV), mille puhul võrreldi hinnanguid võrdelise ja Neymani paigutuse korral. Rotatsiooni arvestamiseks kasutati püsijuhuarvude meetodit. Teiseks disainiks konstrueeriti uus süstemaatilisele klaster- valikule baseeruv disain. Parimaks osutus LJKV Neymani paigutusega. Regressioonhinnang parandas kõige rohkem süstemaatilisele klastervalikule konstrueeritud disaini.
Üliõpilaste tervislik seisund
(Tartu Ülikool, 2014-06-20) Kuslap, Karili; Vähi, Mare, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Bakalaureusetöö eesmärgiks on uurida, milline on Tartu Ülikooli ja Greifswaldi Ülikooli tudengite tervislik seisund kahel esimesel õppeaastal. Võrreldakse kahe kõrgkooli tulemusi omavahel, et selgusele jõuda, kas üliõpilaste tervislikku seisundit kirjeldavad tegurid on samasugused või erinevad. Samuti on eesmärgiks välja selgitada, milliseid omadusi hindavad tudengid oma tulevase ameti juures kõige enam ning kas ootused on õpingute jooksul muutunud või mitte.
Mõjukate vaatluste analüüs lineaarsetes segamudelites
(Tartu Ülikool, 2014-06-20) Tensing, Anu; Vähi, Mare, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Lineaarsed segamudelid sisaldavad nii kseeritud kui ka juhuslikke faktoreid, mistõttu need on väga paindlikud. Lineaarsete segamudelite korral ei eeldata vaatluste sõltumatust. Seega on nimetatud mudelid tihtipeale kasutatavad korduvmõõtmistega uuringutes näiteks meditsiinilistes ja bioloogilistes uuringutes. Kuna üksikute vaatluste välja jätmine mõjutab lineaarsete segamudelite korral ka variatsiooniparameetreid, siis mõjukate vaatluste leidmiseks ei saa kasutada klassikalisi meetodeid, mis ei võta arvesse muutust varieeruvuses. Töö sisaldab ülevaadet lineaarsete segamudelite teooriast, jääkide analüüsist ja mõjukate vaatluste leidmisest. Samuti on rakendatud eelnevat teooriat peptiidide mikrokiipide andmetel, mis sisaldavad korduvmõõtmisi.