Disputas: Joseph Andrew Sexton

Cand.scient. Joseph Andrew Sexton ved Institutt for medisinske basalfag vil forsvare sin avhandling for graden ph.d. (philosophiae doctor): Algorithmic modeling, with emphasis on measurement error and incomplete data

Leder av disputas:  Professor Nina K. Vøllestad, Institutt for sykepleievitenskap og helsefag, Universitetet i Oslo

Veileder:  Professor Petter Laake, Institutt for medisinske basalfag, Universitetet i Oslo

Sammendrag

I sin avhandling har Joseph Sexton utviklet statistiske metoder rettet mot automatisert data analyse.

I mange studier er hensikten å beskrive hvordan input variabler påvirker et utfall.
Eksempelvis kan utfallet være hjerteinnfarkt, og input variablene mulige risikofaktorer. Hensikten er da å beskrive hvordan risikofaktorene påvirker sannsynligheten for innfarkt. De statistiske verktøy for slike problem kalles regresjonsmetoder.

Tradisjonelle regresjonsmetoder er basert på en postulert modell som er tenkt å beskrive hvordan utfallet påvirkes av input variablene. Problemet er at i mange tilfeller er det vanskelig å sette opp en tilstrekkelig realistisk modell. En annen angrepsvinkel er å bruke et dataprogram til å automatisk konstruere en modell på sammenhengen mellom utfall og input. Denne fremgangsmåten kalles algorithmisk modellering.

I praksis inneholder data ofte målefeil, eller er ufullstendige på en eller annen måte. Hovedfokuset i Joseph Sexton sin avhandling "Algorithmic modeling, with emphasis on measurement error and incomplete data" er å videreutvikle algoritmisk modellering til å kunne anvendes i slike situasjoner. Avhandlingen tar også for seg hvordan man kan anslå den statistiske usikkerheten til algoritmisk konstruerte modeller.

Kontaktperson

For mer informasjon, kontakt Knut Tore Stokke.

Publisert 28. apr. 2008 08:39 - Sist endret 28. apr. 2008 08:43