prikaz prve stranice dokumenta Usporedba različitih statističkih modela na predviđanje smrtnosti od COVID-a
Embargo period 2025-01-24
master's thesis
Usporedba različitih statističkih modela na predviđanje smrtnosti od COVID-a
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science, 2024. urn:nbn:hr:217:063219
Labaš, Maja
University of Zagreb
Faculty of Science
Department of Mathematics

Institutional repository: Repository of the Faculty of Science

Cite this document

Labaš, M. (2024). Usporedba različitih statističkih modela na predviđanje smrtnosti od COVID-a (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:063219

Labaš, Maja. "Usporedba različitih statističkih modela na predviđanje smrtnosti od COVID-a." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:063219

Labaš, Maja. "Usporedba različitih statističkih modela na predviđanje smrtnosti od COVID-a." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:063219

Labaš, M. (2024). 'Usporedba različitih statističkih modela na predviđanje smrtnosti od COVID-a', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, accessed 23 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:063219

Labaš M. Usporedba različitih statističkih modela na predviđanje smrtnosti od COVID-a [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science; 2024 [cited 2024 November 23] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:063219

M. Labaš, "Usporedba različitih statističkih modela na predviđanje smrtnosti od COVID-a", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, Zagreb, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:063219

Metadata
TitleUsporedba različitih statističkih modela na predviđanje smrtnosti od COVID-a
Title (english)Comparison of different statistical models to predict mortality from COVID
AuthorMaja Labaš
MentorSiniša Slijepčević (mentor)
Committee memberSiniša Slijepčević (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMiljenko Huzak (član povjerenstva)
Committee memberBojan Basrak (član povjerenstva)
Committee memberLjiljana Arambašić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Science
(Department of Mathematics)
Zagreb
Defense date and country2024-07-11, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		NATURAL SCIENCES
Mathematics
Abstract
Ovaj rad sadržava najbitnije teorijske rezultate vezane za višeparametarsku linearnu regresiju te primjenu tih rezultata na predviđanje smrtnosti od COVID-a. U prvom poglavlju naveli smo neke osnovne definicije iz vjerojatnosti i statistike koji su korisni za ostatak rada. Drugo poglavlje započeli smo s definicijom jednostavne linearne regresije koju smo odmah proširili na složenu linearnu regresiju. Objasnili smo metodu najmanjih kvadrata i dali njezinu geometrijsku interpretaciju. Dokazali smo Gauss - Markovljev teorem i spomenuli test hipoteza. U trećem poglavlju obradili smo metode odabira podskupa uključujući odabir najboljeg podskupa, stepenastu selekciju unaprijed i unazad te etapnu regresiju unaprijed. Osim toga, dotaknuli smo se metoda sažimanja, točnije ridge i lasso regresije. U zadnjem, četvrtom poglavlju počinjemo graditi modele višestruke linearne regresije promatrajući prvo udio zaraženih kao zavisnu varijablu, a nakon toga i udio umrlih od virusa.
Abstract (english)
This paper contains the most important theoretical results related to multiple linear regression and the application of these results in predicting COVID mortality. In the first chapter we mentioned some basic probability and statistics definitions that are useful for further work. We started the second chapter with the definition of simple linear regression, which we immediately expanded to multiple linear regression. We explained the method of least squares and gave its geometric interpretation. We proved the Gauss-Markov theorem and mentioned hypothesis testing. In the third chapter, we covered subset selection methods including best subset selection, forward stepwise selection, backward stepwise selection and forward stagewise regression. Additionally, we touched on shrinkage methods, specifically ridge and lasso regression. In the final, fourth chapter, we begin to build multiple linear regression models, first considering the share of infected as a dependent variable, and then the share of deaths from the virus.
Keywords
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:217:063219
Study programmeTitle: Financial and Business Mathematics
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: sveučilišni magistar matematike (sveučilišni magistar matematike)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsEmbargoed access
Embargo expiration date: 2025-01-24
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2024-07-24 12:14:36