Darbe bandoma prognozuoti stipriausios Europos krepšinio lygos Eurolygos ir VTB krepšinio lygos rungtynių baigtis. Prognozuota buvo naudojant pažingsninės logistinės regresijos metodus ir neuroninius tinklus. Taip pat, remiantis prognozavimo rezultatais, buvo rastos tikimybės laimėti vienai ar kitai komandai, kurios vėliau buvo panaudotos bandant lažintis lažybų kontoroje. Darbo tikslas - išsiaiškinti ar skiriasi prognozės prognozuojant su logistine regresija ir naudojant neuroninius tinklus. Taip pat, bandymas išlošti pinigų lyginant paskaičiuotus tikimybių įverčius su lažybų kontoros siūlomomis tikimybėmis. Gavome, kad neuroniniai tinklai prognozuoja kiek geriau už logistinę regresija. Neuroniniai tinklai prognozavo 74.2% tikslumu, logistinė regresija - 71.5%. Bandant išlošti, didesnis išlošis gavosi pasinaudojus logistinės regresijos prognozuotų rungtynių baigčių tikimybių įverčiais. Ateityje plečiant tyrimus ir suradus galimybe greičiau duomenis susirinkti, bus galima bandyti pasiekti geresnius rezultatus. / In this work there is predicting basketball game winner be using data from the strongest European basketball league Euroleague and VTB basketball league protocols. There were used stepwise logistic regression methods and neural networks for predicting results. Also, based on forecast results there were found the probabilities to win a game for the team, which were used for betting in the betting firms. The aim of the work is to find out which mathematical methods a better for forecasting: logistic regression or neural networks. Also to find out is it possible to make money from betting companies, if you know you own probabilities of winning. The result is that better forecasting is from neural networks, but more money can be made using logistic regressions. In the future, working with more data it is possible to get better rasults.

Šiame darbe naudojamas BMPN metodas ir logisinė regresija kokybės kontrolei gerinti. / In this work the Biased Minimax Probability Machine model used for quality control system inprovement. The logistic regression method is used too.

Ekonomiką kartais ištinka įvairios krizės, pasitaiko stichinių nelaimių ar kitokių reiškinių, kurie iš esmės paveikia ekonomikos elgesį. Šis poveikis labai gerai atsispindi ekonominių rodiklių laiko eilutėse, kurių elgesys po tam tikros krizės ar stichinės nelaimės gali pakisti kardinaliai. Toks pasikeitimas paprastai vadinamas struktūriniu pasikeitimu. Tačiau dažnai pasitaiko atvejų, kai plika akimi sunku įžiūrėti esamus struktūrinius pasikeitimus, todėl šią problemą būtų galima išspręsti taikant specialius testus struktūriniams pasikeitimams aptikti. Šiame darbe nagrinėjami trys žinomi testai struktūriniams pasikeitimams nustatyti. Darbo tikslas palyginti šių testų galią ir pasiūlyti naują testą, kuris pasižymėtų patrauklesnėmis charakteristikomis. Nagrinėdami testus, skirtus struktūriniams pasikeitimams tikrinti, matėme, kad CUSUM testas nėra pritaikytas epideminio struktūrinio pasikeitimo atvejui, tuo tarpu kitų trijų testų, skirtų epideminiams struktūriniams pasikeitimams tikrinti, galia mažai skiriasi, tačiau naujai išvestas testas yra pranašesnis prieš kitus tuo, kad duomenyse esančių išskirčių netraktuoja kaip galimo struktūrinio pasikeitimo. / Sometimes there happen different crisis in economics, sometimes occur natural disasters or other phenomenons which substantially affect the behaviour of the economy. This impact reflects in a time series of economic indicators whose behaviour may go into the melting-pot after some crisis or natural disaster. Usually such a change is called a structural change. Very often structural change is hardly visible then this problem can be solved by applying special tests for detecting potential structural change. In this paper three known tests for identification of structural change are examined. The aim of this work is to compare the power of these tests and propose the new one which will have more desirable features. During the investigation of the tests that are designed for detecting structural changes it emerged that CUSUM test is not fitted for the case of epidemic structural change. Whereas the power of other tree tests that are designed for detecting epidemic structural changes differ narrowly, however the new test has the advantage against the other tests – it does not treat an outlier as a possible structural change.

Mirtingumo nuo įvairių ligų įvertinimas ir prognozavimas pagal atlikto tyrimo duomenis – dažnas statistinės analizės uždavinys medicinoje. Juose siekiama prognozuoti tikėtiną mirčių nuo tiriamos ligos skaičių, susirgimo tam tikra liga tikimybę ar išskirti rizikos grupes, įvertinant tyrimo metu surinktų stebimos populiacijos imties kintamųjų duomenis ir nustatant, kokia priklausomybę juos sieja. Pagrindiniai šio darbo tikslai: susipažinti su statistikos metodais, taikomais mirtingumo duomenų analizei; sudaryti statistinės analizės modelius turimiems mirtingumo duomenims; realizuoti sudarytus modelius programiškai, panaudojant SAS sistemą ir SAS makro programavimo galimybes. Panaudojus Puasono, logistinės ir Kokso regresin��s analizės metodus sudaryti mirtingumo nuo galvos smegenų insulto (GSI) prognozavimo modeliai. Sudaryti modeliai realizuoti programiškai, panaudojus SAS programavimo kalbą, SAS/IML posistemės galimybes ir SAS makro programavimo priemones. Sukurti regresinės analizės modeliai ir programines priemonės panaudotos Kauno medicinos universiteto Kardiologijos instituto 1980-2004 metais atliktų tyrimų metu surinktų Kauno miesto 25-64 m. amžiaus gyventojų mirtingumo nuo GSI duomenų analizei atlikti. / Estimation and forecasting of mortality from various diseases are very frequent data analysis tasks in medicine nowadays. In order to estimate expected number of deaths, probability to die from a disease or trends in mortality we should apply the most suitable statistical methods. Data analysis models were created using Poisson, logistic, Cox regression methods and realized in SAS macros. Created software also contains models for goodness of fit analysis, graphical visualization and prepares a report of data analysis in RTF (Rich Text Format) format. Analysis was made for mortality from stroke data among Kaunas population aged 25 to 64 during the period 1980-2004. The study contains the description of applying created data analysis models, SAS macros and received results.

Konstruojant modelį, susiduriama su optimalios architektūros parinkimo problema. Optimalus modelis reiškia optimalų netiesinės regresijos komponenčių skaičių ir svorių reikšmes su kuriomis modelis „geriausiai“ prognozuoja tirpalo koncentracijas. Optimaliam komponenčių skaičiui nustatyti pasitelkiame pažingsninės regresijos metodą. Skaičiavimams buvo pasirinkta netiesinės regresijos sigmoidinė aktyvacijos funkcija, šis pasirinkimas buvo pagrįstas P.L. Bartlet [1] darbo rezultatais. Modelyje taip pat taikomas nepilnai apibūdintų duomenų analizės metodas, pagrįstas Volker Tresp [3] darbo rezultatais. Šis metodas yra plačiai taikomas šiuolaikinėje informacinėse technologijose bei matematinių modelių konstravime, kai turima pilna informacija apie modelių įėjimus tačiau išėjimo duomenys yra žinomi ne visais atvejais. Mūsų atveju, yra žinomi tikslūs amperometro parodymai – srovės stipris tam tikru laiko momentu (realybėje šiuos duomenis nesunku pamatuoti), tačiau duomenys apie tikslias tirpalų koncentracijas yra žinomi ne visi. Panaudojome pagrindinių komponenčių analizės metodą (PCA) ir sumažinome turimų duomenų rinkinius, taip išsaugodami didžiąją dalį informacijos apie tuos duomenis. Tam tikri modelio parametrai : , buvo parenkami bandymų keliu, stebint modelio vidurkių kvadratų sumą(MSE). Gauti rezultatai rodo, kad sukurtas regresijos modelis pakankamai gerai klasifikuoja duomenis, tačiau tiksliems koncentracijų prognozavimams reikalingi papildomi tyrimai. / The purpose of this work is to create non liner regression model with optimal number of coefficients and optimal values of these coefficients, and predict liquor concentration having values of amperimetric data. The main task of the work: • To use Semi-supervised learning algorithm while creating the model (Kai Yu, Volker Tresp [4]) • To apply P.L. Bartlet [1] idea, that in non-linear regression model the value of the weights is more important than number of these weights. • To create mathematical model that could calculate optimal non-liner regression’ weights using stochastic search, and could determine the concentration of liquor according biosensors response curve While creating the model, we met model optimization problem. The optimal model means the optimal number of model’ weights and the values of weights with whom the model best predicts the concentration of the liquor. We used step wise regression method to determine the optimal number of weights. For the calculations we choose non-liner regressions sigmoid function according P.L. Bartlet [1] work results. We also implemented semi supervised data analysis method that was chosen based on Volker Tresp [3] work results. These methods are widely applied in the mathematical modeling and information technologies. What is more, we also applied partial component analysis and reduced the data sets of response curve, without loosing significant information about these data. The parameters , of the model we chosen in... [to full text]

Šis darbas skirtas Italijos verslininkų pasitenkinimo darbu analizei, naudojantis kokybinių požymių daugiamatės statistikos metodais. Duomenys yra iš Italijos Veneto regiono verslininkų tyrimo, kurį 2006 metais pradėjo Padujos universiteto Statistikos departamentas. Imtį sudaro 1216 stebėjimų iš beveik 113000 Veneto regiono (Šiaurės rytų Italija) verslininkų populiacijos. Priklausomasis kintamasis, t.y. pasitenkinimas darbu, išmatuotas ranginėje keturių taškų Likert skalėje su šiomis kategorijomis: „nepatenkintas“, „nei patenkintas, nei nepatenkintas“, „pakankamai patenkintas“ ir „patenkintas“. Paaiškinamuosius kintamuosius sudaro demografinės, firmos charakteristikos, tapimo verslininku motyvus, darbą, laisvalaikį ir ateities perspektyvas atspindintys kintamieji. Beveik visi kintamieji, taip pat ir priklausomasis, yra kategoriniai. Todėl pagrindinis šio darbo tikslas yra išsirinkti geriausiai tokio tipo duomenims tinkantį modelį. Aptariama galimybė naudotis tiesine regresija, atlikus optimalųjį matavimo skalės transformavimą (optimal scaling), logistine regresija, prieš tai apjungus priklausomojo kintamojo rangus, daugianariu logit modeliu, analizuojant kiekvienos kategorijos tikimybę atskirai ir rangine regresija su logit ir cloglog sąryšio funkcijomis. Potencialių pasitenkinimo darbu veiksnių skaičius- pakankamai didelis (daugiau negu 30), todėl itin svarbus uždavinys yra parinkti aiškinančiuosius kintamuosius, vengiant multikolinearumo problemos. Siekiant sumažinti... [toliau žr. visą tekstą] / The paper presents job satisfaction analysis among Italian entrepreneurs using multivariate statistical techniques. Data are taken from Veneto region (North-East part of Italy) businessmen research started by Department of Statistics of Padova University at 2006. Sample consists of 1216 observations (real population is almost 113 000 entrepreneurs at this region). The outcome variable for the job satisfaction is measured on an ordered, categorical, four-point Likert scale – „dissatisfied‘“, „neither satisfied nor dissatisfied“ , „quite satisfied“ and „satisfied“. Explanatory variables include demographic items, firm characteristics, variables representing the reasons of having started the own business, items associated with work, leisure activities and future perspectives. Quite all variables, as well as the dependent one, beeing categorical, the main objective of this work is to select an appropriate model for such type of data among possible alternatives. Discussions are made on possibility to applicate linear regression with optimal scaling, binary logit for dichotomized dependent variable, multinomial logit for analysis of every single category and ordinal logistic regression with several link functions (logit and cloglog). The number of possible determinants of job satisfaction beeing quite large (there were more than 30 questionnaire items associated with job satisfaction) it was of a great importance choosing which explanatory variables should be included in the models... [to full text]

Šiame darbe buvo atlikta gyvūninės kilmės atliekų utilizavimo proceso analizė. Pagrindinis uždavinys- rasti būdą prognozuoti utilizavimo proceso pabaigą ir tuo sumažinti energijos suvartojimą. Naudojausi laiko eilučių prognozavimo modeliu. Aprašiau savo metodą pasikeitimo taškui rasti. Taip pat buvo panaudota tiesinė regresija. Galimybė prognozuoti pasikeitimo tašką leistų žymiai sumažinti utilizavimo proceso savikainą. / I this work, an analysis of animal waste utilization process was performed. The main task was to find a way to predict the end of the desiccation process, because possibility to predict this end point may reduce energy consumption. I used the time series forcasting model and proposed method for the change point detection. Linear regression was also used for this task.

The work for data analysis of the main methods, fullfilled in Computer mathematic systems (CMS), analysis. Also analysing and comparison of the data analysis of CMS – MAPLE, MATLAB and MATHCAD. There‘s briefly described enter and reading of data, characteristics of statistic data, analysis of variance, regression, interpolation and correlation. In the last section of data system analysis possibilities according to its sophistication, comfortable usage and variety of data function fullfillment. You will finde the examples of solved tasks with CMS after each description of data analysis method.

Tyrimo tikslas. Nustatyti mirtingumo nuo savižudybių ir išorinių priežasčių dinamikos tendencijas Lietuvoje ir kitose ES (Europos Sąjungos) šalyse 1996–2006 metais, pritaikant šiuolaikinius dinamikos analizės metodus. Metodai. Naudotas aprašomasis epidemiologinis tyrimas. Tirtas mirtingumas nuo visų išorinių priežasčių bendrai (pagal TLK-10 kodavimą V01-Y98), bei nuo savižudybių (pagal TLK-10 kodavimą X60-X84) 18-oje ES šalių. Darbe naudoti 18-os ES valstybių populiacijų vidurkiai ir mirusiųjų nuo išorinių priežasčių, ir nuo savižudybių skaičius 18-oje penkmetinių amžiaus grupių, iš viso 324 amžiaus grupės. Remiantis šiais duomenimis, tiesioginės standartizacijos būdu apskaičiuotas kiekvienos populiacijos standartizuotas (pagal Europos standartą) mirtingumo nuo išorinių priežasčių ir savižudybių rodiklis 100 000 gyventojų, nustatytos ir palygintos rodiklių tendencijos tarp šalių. Duomenų suvedimui ir analizei panaudotos MICROSOFT EXCEL 2003, WINPEPI modulis Describe (v. 1.78), JOINPOINT (v. 3.2.0), Harward Graphics 98 (v. 6.50), MAP WIEVER (v. 5.00) programos. Buvo skaičiuojami šie statistiniai rodikliai: standartizuoti mirtingumo rodikliai, standartinė paklaida (SE), kasmetinis absoliutus pokytis (KAP), kasmetinis procentinis kitimas (KPK), 95 proc. pasikliautinieji intervalai (95% PI), duomenys laikyti statistiškai reikšmingi, kai p<0,05. Rezultatai. Daugelyje ES šalių 1996–2006 m. buvo stebimos mirtingumo nuo išorinių priežasčių mažėjimo tendencijos, tačiau šio periodo... [toliau žr. visą tekstą] / SUMMARY The aim of study was to determine the trends of mortality from external causes and suicides in Lithuania and other EU (European Union) countries in 1996-2006, using advanced trend analysis methods. Methods. Study design – descriptive epidemiology. Mortality from all external causes (by ICD-10 coding V01-Y98) and from suicides (by ICD-10 coding X60-X84) was analyzed in eighteen EU countries. It was used midyear of every countries population, numbers of deaths from external causes and from suicides based on five-year age groups, which totaled to 324 groups. Age-standardized (European standard population) mortality rates (per 100 000 persons) from causes mentioned above was calculated calculated using direct method. These standardized values were used to determine the trends, comparisons with other countries was made. MICROSOFT EXCEL 2003, WINPEPI module Describe (v. 1.78), JOINPOINT (v. 3.2.0), Harward Graphics 98 (v. 6.50), MAP WIEVER (v. 5.00) statistical packages and programmes were used for data processing and analysis. The following indices was calculated: standardized mortality rates, weighted standard error (SE), annual absolute change (AAC), annual percentage change (APC), 95% confidence intervals, data considered significant, when p<0,05. Results. In most of the EU countries it was observed decreasing mortalityrates from external causes over the period 1996-2006, but at the earlier phase of this period in some countries mortality rates increased. At the latest... [to full text]

Coronary arteries stenosis causes ischemic heart disease which is the main fatality reason all over the world. For diagnosis arteries stenosis invasive and noninvasive methods are used. These methods are quite expensive and not all medical institutions can carry out such tests. Analysis of electrocardiogram could be one of the cheapest and current methods to diagnose arteries stenosis. Despite the fact, that in some cases such analysis is not very informative, medics look for the informative ECG parameters and their combinations in order to predict stenosis. The goal of this work is to create statistical methods and software for prognosis of coronary arteries stenosis using digital ECG parameters. Data was colecet and prepared for this reseach in Clinic of Cardiology of Kaunas Medical University. In this work are presented: 1.Statistical analysis models for prognosis of coronary arteries stenosis. 2.Software for uses. 3.Comparative analysis of statistical analysis models. 4.Results of real data analysis, which were obtained by using, developed statistical models and software. Obtained results will be used to improve methods of diagnosis ischemic heart disease and arteries stenosis in Clinic of Cardiology of Kaunas Medical University.