Show simple item record

dc.contributor.advisorPahirko, Leonora
dc.contributor.authorJuška, Aleksandrs
dc.contributor.otherLatvijas Universitāte. Fizikas, matemātikas un optometrijas fakultāte
dc.date.accessioned2020-06-30T01:09:54Z
dc.date.available2020-06-30T01:09:54Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.other76962
dc.identifier.urihttps://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/51002
dc.description.abstractDiplomdarbā tika apskatīti Beijesa statistikas un izdzīvošanas analīzes pamati, sīkāk apskatot izdzīvošanas analīzes parametrisko modeļu interpretāciju Beijesa statistikā. Praktiskajā daļa tika aprakstīts Hamiltona Monte Karlo algoritms un Stan programmatūra. Papildus tika izpētītas iespējas praktiski pielietot Beijesa statistikas metodes reāliem un simulētiem izdzīvošanas datiem.
dc.description.abstractThis bachelor thesis looks at the Bayesian statistics inference and basic principles of survival analysis as well as how the more popular survival analysis parametric models are used under the Bayesian paradigm. Practical application of the Weibull and exponential model to right-censored survival data was researched and several methods described. Additionally, Hamilton Monte Carlo algorithm and programming language Stan was described.
dc.language.isolav
dc.publisherLatvijas Universitāte
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectMatemātika
dc.subjectBeijesa statistika
dc.subjectizdzīvošans analīze
dc.subjectVeibula modelis
dc.subjectStan
dc.titleIZDZĪVOŠANAS ANALĪZES PARAMETRISKO MODEĻU PIELIETOJUMS, IZMANTOJOT BEIJESA STATISTIKU
dc.title.alternativeSURVIVAL ANALYSIS PARAMETRIC MODELS APPLICATION USING BAYESIAN STATISTICS
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record