한오피스 
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소개
고급수학 행렬관련 레포트입니다. 세특작성시 많은 도움을 받을수 있습니다. 행렬을 이용한 환자추이 분석모델을 고안해본 내용입니다. 의학분야왿 일부관련이 되어있어 적극추천합니다.목차
1. 탐구요약
2. 탐구동기
3. 탐구내용
4. 탐구후 느낀점본내용
국민건강영양조사 데이터를 통계분석하면서 특정 시점에 대한 횡단연구라는 측면에서 한계점을 경험하고, 이를 보완하기 위해 시간흐름에 따른 추이분석을 위한 수학적 모델링 방법을 주제로 선정하고 탐구함. 마르코프모델이 상태 간의 전환을 확률로 표현하여 시간에 따른 변화를 전이행렬의 연산으로 예측할 수 있는 수학적 모델임을 이해하고, 환자의 상태를 '건강, 질환, 사망'의 3가지로 정의하고 상태간 이동방향과 1년후 상태전이 확률을 정의하는 임의의 마르코프모델을 만듦. 현재 시점의 코호트별 인원수를 지정하고, 화살표의 이동방향에 의한 전이확률을 계산해서 차기연도의 코호트별 인원수를 계산하고, 시계열에 여러 번 반복해 장기간 코호트 시뮬레이션을 실시함.참고자료
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Easy Ai 요약
이 문서는 국민건강영양조사 데이터를 통한 통계분석의 한계점을 경험하고, 이를 보완하기 위해 시간 흐름에 따른 추이분석을 위한 수학적 모델링 방법으로 마르코프모델을 선정하여 탐구하였다. 마르코프모델은 상태 간의 전환을 확률로 표현하여 시간에 따른 변화를 전이행렬의 연산으로 예측할 수 있는 수학적 모델이다. 본 탐구에서는 환자의 상태를 '건강, 질환, 사망'의 3가지로 정의하고 상태 간 이동방향과 1년 후 상태전이 확률을 정의하는 임의의 마르코프모델을 만들었다. 이를 바탕으로 현재 시점의 코호트별 인원수를 지정하고, 전이확률을 계산하여 차기연도의 코호트별 인원수를 예측하는 코호트 시뮬레이션을 실시하였다. 그 결과, 전이확률의 오차에 따라 결과의 변화가 매우 큰 것을 확인할 수 있었다. 따라서 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는 대규모 횡단연구의 지표에 기반하여 정교하게 세팅된 전이확률이 필요함을 알 수 있었다. 이를 통해 횡단연구왿 종단연구 간의 상호보완적인 역할을 깨달을 수 있었다. -
자료후기
Ai 리뷰국민건강영양조사 데이터의 한계를 인식하고 마르코프모델을 활용하여 시간에 따른 추이분석을 시도한 점이 인상깊었다. -
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