prikaz prve stranice dokumenta Model predikcije malignosti tumora dojke logističkom regresijom
  Preuzmi
PDF 2.18 MB
diplomski rad
Model predikcije malignosti tumora dojke logističkom regresijom
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. urn:nbn:hr:217:112318
Krajina, Jelena
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Matematički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Krajina, J. (2017). Model predikcije malignosti tumora dojke logističkom regresijom (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:112318

Krajina, Jelena. "Model predikcije malignosti tumora dojke logističkom regresijom." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:112318

Krajina, Jelena. "Model predikcije malignosti tumora dojke logističkom regresijom." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:112318

Krajina, J. (2017). 'Model predikcije malignosti tumora dojke logističkom regresijom', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 23.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:112318

Krajina J. Model predikcije malignosti tumora dojke logističkom regresijom [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2017 [pristupljeno 23.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:112318

J. Krajina, "Model predikcije malignosti tumora dojke logističkom regresijom", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:112318

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:112318
Podaci o radu
NaslovModel predikcije malignosti tumora dojke logističkom regresijom
AutorJelena Krajina
MentorAnamarija Jazbec (mentor)
Član povjerenstvaAnamarija Jazbec (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMiljenko Huzak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Muić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Vrdoljak (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Matematički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2017-09-27, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Sažetak
U ovom radu napravili smo model predikcije malignosti tumora dojke. Tumor dojke je zloćudna bolest koja napadna sve više i više žena, ali i muškaraca. Oko trećinu svih malignih tumora u žena čini upravo tumor dojke. Također tumor dojke je visoko zastupljen među uzrocima smrti žena. U radu smo koristili podatke „Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set“ koje je prikupio dr. William H. Wolber (University of Wisconsin Hospitals, Madison). Podaci sadrže 699 opservacija i 11 varijabli, odnosno atributa. Pri obradi podataka koristili smo metodu logističke regresije i statistički program SAS. Nakon provedenih analiza došli smo do zaključka da su varijable: Debljina grumena, Marginalna adhezija, Gole jezgre, Normalan kromatin i Normalne jezgrice statistički značajne za model predikcije malignosti tumora dojke.
Sažetak (engleski)
In this paper, we have made a model for prediction of breast tumor malignancy. Breast cancer is a malignant disease that attacks more and more women, but also men. About a third of all malignant tumors in women are breast tumors. Also, breast cancer is highly represented among the causes of the death of a woman. In this paper we used the data ”Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set” collected by Dr. William H. Wolber (University of Wisconsin Hospitals, Madison). The data contains 699 observations and 11 variables, respectively attributes. When processing the data we have used the method of logistic regression and the statistical program SAS. After the analysis we have come to the conclusion that the variables : Clump Thickness, Marginal Adhesion, Bare Nuclei, Bland Chromatin and Normal Nucleoli are statistically significant for the model of prediction of breast tumor malignancy.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:112318
Studijski programNaziv: Matematička statistika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag. math.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2018-02-01 13:31:03