Zobrazit minimální záznam

Spatial epidemiology
dc.contributor.advisorDvořák, Jiří
dc.creatorJalovcová, Adéla
dc.date.accessioned2022-10-04T17:35:23Z
dc.date.available2022-10-04T17:35:23Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/176134
dc.description.abstractThis work deals with spa al sta s cs methods that are suitable for analysing spa al epidemiological data. The work presents tests of spa al autocorrela on and applies them on data of the number of people infected by Covid 19. The main part of the work is Bayesian modelling of epidemiological data using Integrated Nested Laplace Approxima ons. We summarise the main principles of this method and present a chosen model for given data. Besides the spa al aspect of the data, the work shows how to incorporate other risk factors into the model and how to make the model spa o-temporal. Furthermore the work applies the model on the data and tests the suitability of the model with a global envelope test.en_US
dc.description.abstractTato práce se zabývá představením nástrojů prostorové sta s ky vhodných ke zkoumání prostorových epidemiologických dat. Práce představuje testy významnos prostorové závislos dat a aplikuje je na data o počtu nakažených Covidem 19. Jádrem práce je bayesovské modelování epidemiologických dat pomocí Integrated Nested Laplace Approxima ons. Práce shrnuje základní principy této metody a popisuje vybraný model pro představená data. Kromě prostorového aspektu dat práce ukazuje, jak model rozšířit o další proměnné působící na počet případů onemocnění nebo také o časovou složku. Mimo odhadu parametrů modelu se práce také zabývá testováním vhodnos modelu pomocí obálkových testů.cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectspatial epidemiology|point process|space-time process|clustering|random fielden_US
dc.subjectprostorová epidemiologie|bodový proces|časoprostorový proces|shlukování|náhodné polecs_CZ
dc.titleProstorová epidemiologiecs_CZ
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2022
dcterms.dateAccepted2022-09-12
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId235555
dc.title.translatedSpatial epidemiologyen_US
dc.contributor.refereePawlas, Zbyněk
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineProbability, Mathematical Statistics and Econometricsen_US
thesis.degree.disciplinePravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
thesis.degree.programProbability, Mathematical Statistics and Econometricsen_US
thesis.degree.programPravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csPravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
uk.degree-discipline.enProbability, Mathematical Statistics and Econometricsen_US
uk.degree-program.csPravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
uk.degree-program.enProbability, Mathematical Statistics and Econometricsen_US
thesis.grade.csVelmi dobřecs_CZ
thesis.grade.enVery gooden_US
uk.abstract.csTato práce se zabývá představením nástrojů prostorové sta s ky vhodných ke zkoumání prostorových epidemiologických dat. Práce představuje testy významnos prostorové závislos dat a aplikuje je na data o počtu nakažených Covidem 19. Jádrem práce je bayesovské modelování epidemiologických dat pomocí Integrated Nested Laplace Approxima ons. Práce shrnuje základní principy této metody a popisuje vybraný model pro představená data. Kromě prostorového aspektu dat práce ukazuje, jak model rozšířit o další proměnné působící na počet případů onemocnění nebo také o časovou složku. Mimo odhadu parametrů modelu se práce také zabývá testováním vhodnos modelu pomocí obálkových testů.cs_CZ
uk.abstract.enThis work deals with spa al sta s cs methods that are suitable for analysing spa al epidemiological data. The work presents tests of spa al autocorrela on and applies them on data of the number of people infected by Covid 19. The main part of the work is Bayesian modelling of epidemiological data using Integrated Nested Laplace Approxima ons. We summarise the main principles of this method and present a chosen model for given data. Besides the spa al aspect of the data, the work shows how to incorporate other risk factors into the model and how to make the model spa o-temporal. Furthermore the work applies the model on the data and tests the suitability of the model with a global envelope test.en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.code2
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV