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Original title:
Bayesian information criterion approximations for model selection in multivariate logistic regression with application to electronic medical records 
Translated title:
Schwarz-Bayes-Informationskriterium Approximationen für die Modellselektion der multivariate logistische Regression mit Anwendung auf elektronische Patientendaten 
Year:
2020 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Mathematik 
Advisor:
Ankerst, Donna P. (Prof., Ph.D.) 
Referee:
Ankerst, Donna P. (Prof., Ph.D.); Shaw, Pamela A. (Prof., Ph.D.) 
Language:
en 
Subject group:
MAT Mathematik 
TUM classification:
BIO 110d; MAT 620d 
Abstract:
We prove that the Bayesian information criterion approximates the Bayes factor for the multivariate logistic regression model for arbitrary and the unit information prior distributions and give the order of approximation. Further, we provide a framework in R for the Bayesian multivariate logistic regression. Using univariate and multivariate logistic regression models we develop a risk prediction model for five adverse pathological outcomes after prostatectomy based on electronic medical records...    »
 
Translated abstract:
Wir beweisen für die multivariate logistische Regression, dass für beliebige und für die unit information A-priori-Verteilungen das Schwarz-Bayes-Informationskriterium den Bayes Faktor approximiert. Eine Implementierung der Bayes'schen multivariaten logistischen Regression wird für R zur Verfügung gestellt. Basierend auf elektronischen Patientendaten, erstellen wir mit univariaten und multivariaten logistischen Regressionmodellen ein Risikoprognosemodell für fünf negative pathologische Befunde. 
Oral examination:
02.04.2020 
File size:
9299618 bytes 
Pages:
181 
Last change:
29.05.2020