Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/84148
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Võ, Văn Tài | - |
dc.contributor.author | Phan, Hồng Tiệp | - |
dc.date.accessioned | 2022-12-07T07:59:16Z | - |
dc.date.available | 2022-12-07T07:59:16Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.other | B1805369 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/84148 | - |
dc.description | 119 tr. | vi_VN |
dc.description.abstract | Để tiến hành dự báo, nghiên cứu cần phải dựa vào nhiều yếu tố trong đó dữ liệu là vấn đề quan trọng. Trong y học, phân loại là một trong những giải pháp được sử dụng rất nhiều để phân tích số liệu thống kê. Nó giúp chúng ta khái quát được các đặc trưng của mẫu và xác định được ý nghĩa thống kê của số liệu. Qua phân loại, chúng ta có thể sàng lọc và đánh giá bệnh ban đầu. Chính vì những lý do đó, tôi chọn đề tài “Dự báo bệnh suy tim qua mô hình bài toán phân loại hai tổng thể” làm luận văn tốt nghiệp của mình. Mục đích nghiên cứu: Tổng hợp một cách có hệ thống và logic các vấn đề liên quan đến phương pháp phân loại hai tổng thể và áp dụng vấn đề tính toán để dự báo bệnh suy tim. Phương pháp nghiên cứu: Tổng hợp và sắp xếp các tài liệu liên quan đến vấn đề nghiên cứu một cách rõ ràng và logic. Sử dụng các phần mềm thống kê như SPSS, phần mềm Matlab để thực hiện việc xử lý số liệu và tính toán. Sử dụng các tiêu chuẩn xác suất sai lầm trong phân loại để lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Đối tượng nghiên cứu: Các phương pháp phân loại hai tổng thể và ứng dụng trong dự báo bệnh suy tim. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.publisher | Đại học Cần Thơ | vi_VN |
dc.subject | Toán ứng dụng | vi_VN |
dc.title | Dự báo bệnh suy tim qua mô hình bài toán phân loại hai tổng thể. | vi_VN |
dc.type | Thesis | vi_VN |
Appears in Collections: | Khoa Khoa học Tự nhiên |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 2.87 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 18.119.158.110 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.