Pisut selleaastastest lõputöödest: matemaatilise statistika erialal kaitstud magistritööd

Matemaatika ja statistika õppekava matemaatilise statistika erialal kaitsti viis magistritööd. Kaitsjateks olid Brigitta Rebane, Enelin Haviko, Jürgen Rannap, Mikael Raihhelgauz ja Laura Birgit Luitva. Loe edasi, mis teemasid nad käsitlesid oma töödes.

Brigitta Rebane kaitses magistritöö “Detection of meaningful locations from passive mobile positioning data using location profiling”. Mobiilpositsioneerimisandmed on paljulubav andmeallikas inimeste aktiivsusmustrite uurimiseks. Inimesed külastavad regulaarselt asukohti, mis täidavad nende elus kindlat funktsiooni. Andmete põhjal on võimalik sarnase aktiivsusmustriga asukohti klassifitseerida. Probleemiks asukohtade funktsiooni määramisel on limiteeritud informatsioon kasutajate kohta ja õigete asukohaklasside siltide puudumine. Antud töös esitatakse asukohtade profileerimise meetod, mis leiab asukohad, kus inimeste käitumismuster on sarnane. Töö käigus lisatakse asukohapunktidele erinevaid tunnuseid, mille abil neid klassifitseeritakse. Lisaks andmetele kasutatakse asukohtade funktsioonide määramisel ekspertide teadmisi.

Enelin Haviko magistritöö “Modelling volume of savings deposits” eesmärk on leida sobiv aegridade mudel prognoosimaks ühe avalikustamata Rootsi finantsasutuse eraisikute kogumishoiuste mahtu. Andmetele rakendatavateks mudeliteks on Holt, Holt-Winters, ARIMA ja ARIMAX. Parima prognoosivõimega mudeliks osutus ARIMA, mille keskmised prognoosivead olid võrreldes parimate ARIMAX mudelitega ligikaudu 20% madalamad. 

Laura Birgit Luitva magistritöö “Mitme olekuga mudelid depressiooni ja kardiometaboolsete haiguste vaheliste seoste hindamiseks TÜ Eesti Geenivaramu andmete põhjal” eesmärk on uurida, kas depressioon on kardiometaboolsete haiguste tekke riskitegur. Uuritakse ka depressiooni mõju surmale nii kardiometaboolse haiguse diagnoosiga inimestel kui ka diagnoosita indiviididel. Lisaks hinnatakse hüpertensiooni, hüperkolesteroleemia ja erinevat tüüpi antidepressantide kasutuse mõju kardiometaboolsetele haigustele. Töös rakendatakse elukestusanalüüsi meetodeid ning mitme olekuga mudeleid, nagu konkureerivate riskide mudel ja haigus-surm mudel. Riske hinnatakse Coxi võrdeliste riskide mudeli abil. Analüüsides on ajaskaalaks vanus ning arvestatakse paremalt tsenseeritud ning vasakult tõkestatud andmetega. 

Jürgen Rannapi magistritöö eesmärk on kirjeldada vangistusajaloo ja inimese immuunpuudulikkuse viirusesse sattumise põhjuslikku seost süstivate uimastikasutajate seas kasutades selleks üleeuroopaliselt kogutud individuaalse patsiendi andmete metaanalüüsi. Esmalt tutvustame antud vaatlusuuringu jaoks kogutud andmeid ja andmete terviklikuks analüüsiandmestikuks koondamise protsessi. Järgnevalt anname ülevaate analüüsiks kasutatavatest nihke vähendamise ja põhjusliku seose hindamise tehnikatest ja modelleerimismeetoditest nagu kalduvusskoori sobitamine ning üldistatud lineaarsed segamudelid. Lõputöö viimane osa keskendub tutvustatud meetodite rakendamisele analüüsiandmestiku peal. Töö tulemus kinnitab vangistusajaloo riski suurendava mõju olemasolu inimese immuunpuudulikkuse viirusesse sattumise tõenäosusele.

Mikael Raihhelgauzi magistritöö eesmärk on tutvustada levinumaid Bayesi segumudeleid ja vastavaid Gibbsi valikul põhinevaid meetodeid tiheduse ligikaudseks hindamiseks. Samuti illustreeritakse meetodite tööd arvutisimulatsioonide abil.

Palju õnne eduka lõpu puhul! Matemaatika ja statistika instituudis kaitstud tööde loetelu võib näha SIIT.