Ταξινόμηση και πρόβλεψη με χρήση γενικευμένων γραμμικών μοντέλων και τυχαίων δασών: Εφαρμογή στην εμφάνιση εγκεφαλικής αιμορραγίας σε πρόωρα νεογνά
Creators: name: Πασχαλούδης, Χρήστος Ισίδωρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Γενικευμένα γραμμικά μοντέλα
Τυχαία δάση
Εγκεφαλική αιμορραγία σε πρόωρα νεογνά
Generalized linear models
Random forests
Intraventricular hemorrhage in preterm infants

description: Στην παρούσα διπλωματική εργασία εφαρμόζονται μοντέλα πρόβλεψης της εγκεφαλικής αιμορραγίας σοβαρού βαθμού σε πολύ και εξαιρετικά πρόωρα νεογνά με τη χρήση γενικευμένων γραμμικών μοντέλων (ΓΓΜ) και τυχαίων δασών. Για το λόγο αυτό παρουσιάζεται το θεωρητικό υπόβαθρο των δύο αυτών στατιστικών μεθόδων. Αρχικά, εισάγεται η εκθετική οικογένεια κατανομών που έχει σημαντικό ρόλο στην εφαρμογή των ΓΓΜ. Έπειτα, ορίζονται τα ΓΓΜ, αναλύεται η εφαρμογή εκτιμητών των παραμέτρων τους, οι έλεγχοι για τη συμπερασματολογία και τα διαγνωστικά εργαλεία για τον έλεγχο των προϋποθέσεων. Επιπλέον, εισάγεται ο τυχαίος παράγοντας και η εφαρμογή γενικευμένων γραμμικών μικτών μοντέλων (ΓΓΜΜ). Τέλος, παρουσιάζεται η εφαρμογή των ΓΓΜ για δεδομένα όπου η εξαρτημένη μεταβλητή παίρνει δύο δυνατές τιμές. Όσον αφορά τα τυχαία δάση, παρουσιάζονται τα δέντρα αποφάσεων που αποτελούν βασικό τμήμα των τυχαίων δασών και ο τρόπος ανάπτυξής τους. Στη συνέχεια, εξηγείται ο τρόπος λειτουργίας των τυχαίων δασών και οι ιδιότητες που τα καθιστούν μια αξιόλογη μέθοδο πρόβλεψης. Τέλος, παρουσιάζονται τα ισορροπημένα τυχαία δάση για την αντιμετώπιση της ανισορροπίας των κατηγοριών της μεταβλητής απόκρισης. Στο τέλος του πρώτου μέρους γίνεται μία ανασκόπηση της βιβλιογραφίας σχετικά με την εμφάνιση της εγκεφαλικής αιμορραγίας σε πρόωρα νεογνά. Παρουσιάζονται οι παράγοντες κινδύνου, καθώς και μοντέλα πρόβλεψης που έχουν εφαρμοστεί με αυτούς, στη βιβλιογραφία. Στο δεύτερο μέρος εξηγείται ο σχεδιασμός της μελέτης και περιγράφονται η ανάλυση και τα αποτελέσματα της μελέτης. Τα τυχαία δάση χρησιμοποιούνται, τόσο για την εφαρμογή μοντέλων πρόβλεψης, όσο και για την επιλογή συνόλων σημαντικών μεταβλητών, που στη συνέχεια χρησιμοποιούνται για την εφαρμογή γενικευμένων γραμμικών (μικτών) μοντέλων. Κατά την εφαρμογή των ΓΓΜΜ χρησιμοποιείται η μεταβλητή της μητέρας του νεογνού ως τυχαίος παράγοντα στο μοντέλο. Ακόμα, χρησιμοποιείται μία νέα μεταβλητή αποτελούμενη από δύο γνωστούς παράγοντες κινδύνου (βάρος, ηλικία κύησης). Τέλος, εφαρμόζονται, αξιολογούνται και συγκρίνονται ένα ΓΓΜ και ένα ΓΓΜΜ για την πρόβλεψη της εγκεφαλικής αιμορραγίας σοβαρού βαθμού
description: In the present thesis, predictive models for severe intraventricular hemorrhage (SIVH) in very and extremely preterm infants were developed using generalized linear models (GLMs) and random forests. Therefore, the theoretical background of these statistical methods is presented in the first part of the thesis. At first, the exponential family of distributions is introduced and GLMs are defined. Furthermore, computation of coefficient estimators, inference with hypothesis testing and diagnostics tools for checking model assumptions are described. The use of random effects in GLMs is introduced and generalized linear mixed models (GLMMs) are explained. In addition, we describe the application of GLMs for variables with binary outcome. Secondly, decision trees’ growing, using impurity functions, is explained, as they form the base learners to build random forests. The construction of random forests, as an ensemble of trees and their useful properties in prediction, are presented. In order class imbalance, balanced random forests are introduced. In the last section of the first part, a literature review of risk factors and prediction models on intraventricular hemorrhage (IVH) in very and extremely preterm neonates is presented. In the second part of this thesis, study design, data analysis and results are presented. Balanced random forests were used both for prediction of SIVH and selection of important variable subsets. These variable subsets were used to fit random forests and GLMMs. In GLMMs, the variable mother was used as random effect to overcome the non-independence between twins. We use those subsets of variables to fit random forests and GLMMs. To fit GLMMs we use the variable mothers of neonates as random effect to overcome the non-independence of twins. A new variable consisting of two well-known risk factors (birth weight, gestational age) was used, as well. Lastly, a GLM and a GLMM are fitted and compared on the prediction of SIVH