prikaz prve stranice dokumenta Statističke metode grupiranja u analizi podataka
  Preuzmi
PDF 1.26 MB
diplomski rad
Statističke metode grupiranja u analizi podataka
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2016. urn:nbn:hr:217:072997
Uremović, Kristina
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Matematički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Uremović, K. (2016). Statističke metode grupiranja u analizi podataka (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:072997

Uremović, Kristina. "Statističke metode grupiranja u analizi podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:072997

Uremović, Kristina. "Statističke metode grupiranja u analizi podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:072997

Uremović, K. (2016). 'Statističke metode grupiranja u analizi podataka', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 23.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:072997

Uremović K. Statističke metode grupiranja u analizi podataka [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2016 [pristupljeno 23.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:072997

K. Uremović, "Statističke metode grupiranja u analizi podataka", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2016. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:072997

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:072997
Podaci o radu
NaslovStatističke metode grupiranja u analizi podataka
AutorKristina Uremović
MentorSiniša Slijepčević (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Slijepčević (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaPavle Pandžić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Muić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIgor Pažanin (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Matematički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2016-09-23, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Sažetak
Kroz ovaj rad smo pobliže objasnili klaster analizu kao i njenu primjenu na podatke jedne bolnice. Upoznali smo se sa osnovnim pojmovima i tehnikama klasterizacije, te mjerama na kojima se podaci spajaju u klastere. Uz to smo objasnili metodu klasterizacije zasnovanu na unaprijed određenom broju klastera koju smo primijenili na dane podatke. Klaster analiza podrazumijeva klasifikaciju i prepoznavanje strukture. Traži se optimalna struktura podataka za grupiranje opažanja u klastere koji se formiraju na temelju dostupnih informacija koje opisuju podatke i njihove veze. Cilj je pronaći optimalan kriterij grupiranja kod kojeg su opažanja unutar svakog klastera slična, ali se različiti klasteri međusobno razlikuju. Analizirali smo podatke o pregledima u određenoj bolnici. Primjenom klaster analize, uočili smo različite klastere koji povezuju tipove pregleda s raznim karakteristikama pacijenata, poput spola.
Sažetak (engleski)
Through this dissertation, we have shown how one can use cluster analysis methods in medicine. We met the basic concepts of cluster analysis: definition, clustering methods and measures for forming clusters. In addition we explained the method by which we process the given data. Cluster analysis includes the classification and identification of structures. It looks for optimal structure of the given data and then forms clusters based on the information about the data. The goal is to find the optimal grouping criteria in which the observations within each cluster are similar, a different clusters differ from each other. We analyzed data on examinations in a certain hospital. By applying cluster analysis, we identified different clusters which relate different types of examination with characteristics of patients, such as sex.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:072997
Studijski programNaziv: Financijska i poslovna matematika
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 pohrane2019-02-18 11:55:22