haku: @keyword sickness absence / yhteensä: 1
viite: 1 / 1
« edellinen | seuraava »
Tekijä: | Kahilakoski, Olli-Pekka |
Työn nimi: | Bayesian Regression Analysis of Sickness Absence |
Sairauspoissaolojen bayesilainen regressioanalyysi | |
Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
Julkaisuvuosi: | 2011 |
Sivut: | [8] + 48 Kieli: eng |
Koulu/Laitos/Osasto: | Lääketieteellisen tekniikan ja laskennallisen tieteen laitos |
Oppiaine: | Laskennallinen tekniikka (S-114) |
Valvoja: | Lampinen, Jouko |
Ohjaaja: | Vehtari, Aki |
Elektroninen julkaisu: | http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201207022670 |
OEVS: | Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossaOppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.
Kirjautuminen asiakaskoneille
Opinnäytteen avaaminen
Opinnäytteen lukeminen
Opinnäytteen tulostus
|
Sijainti: | P1 Ark Aalto 830 | Arkisto |
Avainsanat: | Bayesian regression modeling Gaussian process generalized linear model sickness absence bayesilainen regressio mallintaminen gaussinen prosessi yleistetty lineaarimalli sairauspoissaolo |
Tiivistelmä (fin): | Gaussiset prosessit ovat epälineaarisia regressiomalleja, joilla voidaan mallintaa paikallisia muutoksia vastepinnan rakenteessa. Sairauspoissaoloihin yhteydessä olevia yksilötekijöitä on aiemmin tutkittu yleistetyillä lineaarimalleilla. Vertaamme tässä työssä gaussisia prosesseja yleistettyihin lineaarimalleihin bayesilaisilla menetelmillä ja havaitsemme, että gaussiset prosessit ennustavat yleistettyjä lineaarimalleja paremmin sairauspoissaoloja terveyskyselyn avulla. Teemme myös muuttujanvalinnan gaussisille prosesseille bayesilaisella monivertailumenetelmällä ja havaitsemme, että masennuksella ja kivun aiheuttamalla työhaitalla on yhteys sairauspoissaoloihin. Tulokset ovat linjassa aiempien tutkimusten kanssa. Lisäksi havaitsemme masennuksella ja sairauspoissaoloilla mahdollisen epälineaarisen, saturoituvan yhteyden. |
Tiivistelmä (eng): | Individual factors associated with sickness absence have previously been studied with generalized linear models. Using Bayesian methods, we compare generalized linear models to Gaussian process models, which are flexible non-linear regression models that allow local changes in the response surface structure. We find Gaussian process models superior for predicting sickness absence with health questionnaire data in a sample of employees of a Finnish company. We also do variable selection for Gaussian process models using Bayesian multiple comparisons. In agreement with previous studies, we find that depression and pain-related impairment at work are associated with increased sickness absence, with a possible saturation effect for depression. |
ED: | 2011-09-07 |
INSSI tietueen numero: 42711
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI