Kuljus, Kristi, juhendajaUusna, KristiinaTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut2020-09-022020-09-022020http://hdl.handle.net/10062/69410Magistritöös analüüsitakse Eesti Haigekassale saadetud raviarvete põhjal moodustatud patsientide ja neile määratud diagnooside andmekogu. Eesmärk on anda ülevaade kvalitatiivsete tunnustega andmetele rakendatud mudelipõhisest klasteranalüüsist. Töös tuuakse välja andmete klasterdamiseks kasutatud segumudeli kuju. Kirjeldatakse ära EM-algoritm, mida rakendatakse mudeli parameetrite hindamiseks. Lisaks antakse ülevaade integreeritud klassifitseerimistõepära (ICL) kriteeriumist, mille abil leitakse sobivaim segumudel klasterdamiseks. Uurimise alla on võetud psüühika- ja käitumishäiretega ning vereringeelundite haigustega patsiendid. Klasteranalüüs viiakse eraldi läbi iga valitud vanusegrupi jaoks. Tulemustest selgub näiteks, et psühhoaktiivsete ainete tarvitamisest tingitud psüühika- ja käitumishäiretega patsientidest enamuse moodustavad mehed. Vereringeelundite haigusi uurides aga selgub, et kõige rohkem on patsiente kõrgvererõhkhaigustega, mida seejuures nooremas eas isikutel (vanuses 20-49) esineb rohkem meestel kui naistel. Samuti on esinenud noorematel meestel südame isheemiatõvesid ligi kaks korda rohkem kui naistel.estopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalmudelipõhine klasteranalüüssegujaotusedEM-algoritmICLR (programmeerimiskeel)R (programming language)ICLEM algorithmmixture distributionmodel-based cluster analysisinfo:eu-repo/semantics/masterThesis