Classification of data from repeated measurements is useful in various disciplines, for example that of medicine. This thesis explores how classification trees (CART) can be used for classifying repeated measures data. The reader is introduced to variations of the CART algorithm which can be used for classifying the data set and tests the performance of these algorithms on a data set that can be modelled using bilinear regression. The performance is compared with that of a classification rule based on linear discriminant analysis. It is found that while the performance of the CART algorithm can be satisfactory, using linear discriminant analysis is more reliable for achieving good results. / Klassificering av data från upprepade mätningar är användbart inom olika discipliner, till exempel medicin. Denna uppsats undersöker hur klassificeringsträd (CART) kan användas för att klassificera upprepade mätningar. Läsaren introduceras till varianter av CART-algoritmen som kan användas för att klassificera datamängden och testar prestandan för dessa algoritmer på en datamängd som kan modelleras med hjälp av bilinjär regression. Prestandan jämförs med en klassificeringsregel baserad på linjär diskriminantanalys. Det har visar sig att även om prestandan för CART-algoritmen kan vara tillfredsställande, är användning av linjär diskriminantanalys mer tillförlitlig för att uppnå goda resultat.

This thesis focuses on statistical and machine learning methods designed for sequential and repeated measurement data. We start off by considering the classic general linear model (MANOVA) followed by its generalization, the growth curve model (GMANOVA), designed for analysis of repeated measurement data. By considering a binary classification problem of normal data together with the corresponding maximum likelihood estimators for the growth curve model, we demonstrate how a classification rule based on linear discriminant analysis can be derived which can be used for repeated measurement data in a meaningful way. We proceed to the topics of neural networks which serve as our second method of classification. The reader is introduced to classic neural networks and relevant subtopics are discussed. We present a generalization of the classic neural network model to the recurrent neural network model and the LSTM model which are designed for sequential data. Lastly, we present three types of data sets with an total of eight cases where the discussed classification methods are tested. / Den här uppsatsen introducerar klassificeringsmetoder skapade för data av typen upprepade mätningar och sekventiell data. Den klassiska MANOVA modellen introduceras först som en grund för den mer allmäna tillväxtkurvemodellen(GMANOVA), som i sin tur används för att modellera upprepade mätningar på ett meningsfullt sätt. Under antagandet av normalfördelad data så härleds en binär klassificeringsmetod baserad på linjär diskriminantanalys, som tillsammans med maximum likelihood-skattningar från tillväxtkurvemodellen ger en binär klassificeringsregel för data av typen upprepade mätningarn. Vi fortsätter med att introducera läsaren för klassiska neurala nätverk och relevanta ämnen diskuteras. Vi generaliserar teorin kring neurala nätverk till typen "recurrent" neurala nätverk och LSTM som är designade för sekventiell data. Avslutningsvis så testas klassificeringsmetoderna på tre typer av data i totalt åtta olika fall.