Matemātiskās un statistiskās datu analīzes metodes cukura diabēta pētījumos - Griķīte, Liene (Latvijas Universitāte, 2020)
Šajā darbā aprakstītas matemātiskās un statistiskās datu analīzes metodes, kas pielietotas cukura diabēta pētījumos. Tā kā cukura diabēts ir viena no izplatītākajām slimībām pasaulē, un tās slimnieku skaits ar katru gadu palielinās, ir nepieciešams izstrādāt tādus matemātiskos modeļus, kas prognozētu personas iespējamību saslimt, tādejādi spējot laicīgi veikt preventīvus pasākumus. Darbā apskatītās metodes tika implementētas brīvpiekļuves programmā R, un ar to palīdzību tika analizēti Latvijā ievākti dati, kā arī mašīnmācīšanās algoritmu izstrādē pasaulē populārā iebūvēto datu kopa PimaIndiansDatabase.

This paper describes the mathematical and statistical data analysis methods applied in diabetes mellitus studies. As diabetes is one of the most common diseases in the world, and the number of its patients is increasing every year, it is necessary to develop mathematical models that predict the probability of a person becoming ill, thus being able to take timely preventive measures. The methods discussed in the paper were implemented in the open access software R and used for analysis of data collected here in Latvia, as well as the world-famous built-in data set PimaIndiansDatabase used in the development of machine learning algorithms.
Mathematical and statistical data analysis methods applied in diabetes mellitus studies
Keywords: Matemātika; cukura diabēts; mašīnmācīšanās; matemātiskie modeļi; diabetes mellitus; machine learning