Skip to main content

Stohhastiliste mudelite seminar

Teisipäeviti 14.15-16.00 (Krista Fischer)

Zoomiruum: https://ut-ee.zoom.us/j/92483745726?pwd=QTRORkcwekR3THAwTGtyMlJUMXl0QT09

Millal

Kes

Sisu

25.05.21 Kristo Visk Generalized AUC as a measure to assess the discriminatory power of internal ratings-based Loss Given Default models
23.03.21 Chiara Bano

Latent Markov models for the analysis of the Russia Longitudinal Monitoring Survey

The work describes an application of a class of models for longitudinal data, called Latent Markov models, to the Russia Longitudinal Monitoring Survey. Latent Markov (LM) models are an important class of latent variable models aimed for the study of this type of data. The dataset chosen to be analysed by applying the LM models is the Russia Longitudinal Monitoring Survey, which is a panel survey, obtained from face-to-face interviews and surveyed annually since 1992. The aim of this work is to detect different groups of individuals having different levels of satisfaction and how these degrees of satisfaction evolve across years, depending on the socio-demographic and economical individual covariates.

03.11.20 Krista Fischer The (controversial) concept of biological age
27.10.20 Kaur Lumiste

Räägin lühidalt:
- Lühiülevaade interaktiivsetest raportitest R-is ehk andmete visualiseerimise võimalustest Shiny paketiga
- näitan võimalust neid rakendusi jagada (1) Tartu Ülikooli poolt hallatud shiny.ut.ee serveris (hetkel töötab ainult UT võrgus) ja (2) tasulise võimaluse shinyapps.io-s.
Teeme läbi oma rakenduse riputamise mõlemal juhul.

Näiteid Shiny rakendustest:
statistika.ut.ee
- tudengite tehtud videomängude andmete Shiny uurimise rakendus (valmis aines "Andmeteadus ja visualiseerimine"  - kõik ei pruugi töötada aga sellest ka seminari ajend, räägin lähemalt koha peal).

20.10.20   Ülemaailmne statistikapäev Delta keskuses
13.10.20 Tõnu Kollo Seminaris antakse ülevaate Tõnu Kollo ja Marju Valge ilmuvast artiklist

"Covariance Structure Tests for T-distribution".

Leitud on tõepärasuhte statistiku, Rao skooristatistiku ja Waldi
skooristatistiku avaldised ning nende lähendused klassikaliste
kovariatsioonimaatriksi struktuuride jaoks t-jaotusega üldkogumi korral.
29.09.20 Imbi Traat Registripõhine rahvaloendus REL2021 koos valikuuringuga
15.09.20 Mohammad Jamsher Ali Probability of up-crossing before ruin for a Levy process having two sided jumps
10.03.20 Märt Möls Miks andmeid kärpimata viljaka analüüsini ei jõua?
25.02.20 Jüri Lember In seminar today, we continue to study the very basic of Bayesian statistics. In the last seminar we saw that putting priors cmpletely changes the model even in the most simplest case.
The practitioners typically do not realize that, and so the outcome of Bayesian statistical analysis might be largely unexpected (because the mudel has been changed). This obviously raises an important question -- is there any point of doing  Bayesian statistics at all? To study that question, we performed a real data analysis on protein alignment data.
18.02.20 Jüri Lember Big Bayesian Illusion. In seminar I shall speak about (mis)understanding Bayesian. It is an tutorial introduction to latent variable (or hierarchical) Bayesian models on most basic level that is meant for everyone and entitled as Big Bayesian Illusion.
10.12.19 Annika Krutto  
03.12.19 Raivo Kolde Epidemioloogia elektroonilistel terviseandmetel
19.11.19 Kaur Lumiste Automated homework testing script in R
29.10.19 Tõnu Kollo

Euroopa Statistika Päeva tähistamisest
Pariisis möödunud nädalal ja Holger Rootzeni tellitud ettekandest ekstremaalväärtuste jaotustest./

About European Day of Statistics and its celebration in Paris last week and an overview about Holger Rootzen's talk about extreme value distributions.

15.10.19 Merli Mändul Genetic score for any secondary cardiovascular event and its predictive ability
08.10.19 Krista Fischer Challenges in biobank-based survival analysis
24.09.19   Suvised konverentsid / memories of conferences
04.06.19 Artur Sepp, PhD (Quantica Capital AG, Zürich) Trend following strategies.
  • Quantitative methods for implementing TF strategies
  • The convexity profile of TF and other systematic startegies
  • New portfolio theory incorporating tail risk
30.04.19 Mohammad Jamsher Ali

Ruin probability for merged risk processes with correlated arrivals

16.04.19 Kaur Lumiste R-i MOOCi kursuse korraldamisest
09.04.19   Tartu mitmemõõtmelise statistika konverents 2020, koosolek
02.04.19

Kaur Alasoo (LTAT)

Ravel Riik (MS magistrant)

“Quantifying variance explained by gene-environment interactions in molecular data"/ "Geeni-keskkonna koosmõjude poolt kirjeldatud varieeruvuse hindamine molekulaarsetes andmetes"
"Kodulaenude portfelli riskide korrigeermisest Kalmani filtri abil"
26.03.19 Kristi Läll valmiva doktoritöö "Risk scores and their predictive ability for common complex diseases" tutvustamine. Juhendaja Krista Fischer.
19.03.19 Sven Erik Ojavee (University of Lausanne, Switzerland) Elukestuse modelleerimine Bayesi Weibulli mudeliga komplekshaiguste korral/ Modelling survival and age-to-diagnosis with Bayesian Weibull model for complex diseases
05.03.19 Merli Mändul "Mudelid vanemate elukestusele laste geeniandmete kaudu"/ "Models for the parental survival using offspring genotypes"
26.02.19 Mare Vähi, Helle Visk Registrite kasutamisest jooksva statistika tegemisel ja registripõhises loenduses
19.02.19 Jüri Lember evolutsioonimudeli(te)st II
12.02.19 Fabio Zucca (Milaano Polütehnikum) We generalize the evolution model introduced by Guiol, Machado and Schinazi (2010). In our model at odd times a random number X of species is created. Each species is endowed with a random fitness with arbitrary distribution on [0,1]. At even times a random number Y of species is removed, killing the species with lower fitness. We show that there is a critical fitness f_c below which the number of species hits zero i.o.~and above of which this number goes to infinity. We prove uniform convergence for the distribution of surviving species and describe the phenomena which could not be observed in previous works with uniformly distributed fitness.
18.12.2018 Kristi Kuljus Talk about the maximum spacing estimation method. The maximum spacing method is a parameter estimation method for continuous distributions
11.12.2018 Tõnu Kollo Mitmemõõtmeline ebasümmeetriline t-jaotus
04.12.2018 Imbi Traat
"Külaskäik Utrechti Ülikooli. Kokkupuutepunktid. Üllatused hindamisel kao korral."// "Visit to the University of Utrecht. Joint interests. Surprises in estimation under nonresponse"
27.11.2018 Marika Kaakinen (Research Associate in Statistical Multiomics Modelling,  Imperial College, London, UK) Multi-phenotype, multi-omics and machine learning
20.11.18 Krista Fischer Mendeli randomiseerimine// Mendelian Randomization
13.11.18 Mart Kals PhD thesis: Computational and statistical methods for analysing 2nd generation DNA sequencing data, with applications in the Estonian Biobank cohort
06.11.18 Kristi Läll
Rinnavähi geneetiline riskiskoor//
Genetic risk score for breast cancer
30.10.18 Raul Kangro EP projektist ja SNK tegemistest
23.10.18 Ene-Margit Tiit Indeksipõhine rahvastikustatistika käsitlus

16.10.18

Mohammad Jamsher Ali

Wider Bootstrap Confidence Interval. The estimation of the unknown parameter is the typical problem in applied statistics. It is obvious to raise the questions that 

* what estimator should be used and

* how accurate is the chosen estimator as an estimation of our parameter

The bootstrap is the general methodology to examine the accuracy of our estimator. It is a computer-based method first introduced by B. Efron in 1979. 

According to Efron, using skewness of the estimator it is possible to construct bootstrap confidence interval which is wider than standard confidence interval.

25.09.18

Maarika Traat

"Pulsatility of small cortical veins using phase contrast magnetic resonance imaging at 7 Tesla". Venous pulsatility measured from large cerebral veins has been shown to change in pathologies such as normal pressure hydrocephalus, Alzheimer’s disease, vascular dementia, mild cognitive impairment and multiple sclerosis. Venous pulsatility also increases with age. Recent improvements in the resolution of imaging techniques have made it feasible to explore smaller vessels. In my talk I give an overview of my Master’s project at the brain imaging centre of Cardiff University where, for the first time, we demonstrated the pulsatility of small cortical veins using phase-contrast magnetic resonance imaging at 7 tesla. Another very important finding was the statistically significant lag detected between the arrival of the cardiac pulse wave into the small cortical arteries and the small cortical veins. Measurements from smaller veins enhance the model of cerebral haemodynamics and add valuable insight into the medical conditions where intracranial pressure or pulsatility has been compromised, as well as into normal aging.
"Väikeste kortikaalsete veenide pulsatiilsuse demonstreerimine faasikontrasti magnetresonantstomograafia abil 7 tesla tugevuses magnetväljas". Aju suurtes veenides tehtud mõõtmised on näidanud märkimisväärseid muutusi veenide pulsatiilsuses mitmete patoloogiate korral nagu näiteks normaalrõhu hüdrotsefaalia, Alzheimeri tõbi, vaskulaarne dementsus, kerge kognitiivne häire ja sclerosis multiplex. Samuti suureneb veenide pulsatiilsus eaga. Tänu hiljutistele edusammudele ajukuvamistehnikate lahutusvõimes on nüüd võimalik uurida varasemaga võrreldes märksa väiksemaid veresooni. Ettekandes annan ülevaate oma Cardiffi Ülikooli ajukuvamiskeskuses tehtud magistriprojektist, kus esimest korda õnnestus meil näidata väikeste veenide pulsatiilsust kasutades selleks faasikontrasti magnetresonantstomograafiat 7 tesla tugevuses magnetväljas. Teine väga oluline tulemus oli see, et me tuvastasime statistiliselt olulise viit-aja südamelöögist tingitud pulsilaine jõudmise vahel väikestesse ortikaalsetesse arteritesse ja väikestesse kortikaalsetesse veenidesse. Väikeste veenide pulsatiilsuse mõõtmine täiendab peaaju hemodünaamika mudelit ning lisab olulisi teadmisi eelpoolmainitud haiguslike seisundite ja loomuliku vananemisprotsessi kohta.

18.09.18 

 

Konverentsidest, millel osaletud

04.09.18

Annika Krutto

valmiva doktoritöö "Empirical Cumulant Function Based Estimation in Stable Laws" tutvustamine. Juhendaja Tõnu Kollo.

28.11.17

Joonas Sova

 

07.11.17

Kaur Lumiste

valmiva doktoritöö Improving accuracy of survey estimators by using auxiliary information in data collection and estimation stages tutvustamine. Juhendaja Imbi Traat.

06.11.17

Paul Tammo

valmiva doktoritöö Closed maximal regular one-sided ideals in topological algebras tutvustamine. Juhendajad Mart Abel ja Mati Abel.

24.10.17

Annika Krutto

Stabiilse jaotuse parameetrite hindamine kumulantfunktsioonist. Stabiilsed jaotused moodustavad laia 4-parameetrilise tõenäosusjaotuste klassi. See eristati 1920ndatel kui sõltumatute sama jaotusega juhuslike suuruste normeeritud summa piirjaotus. Klass hõlmab nii kergete/raskete sabadega kui sümmeetrilised/asümmeetrilised juhud ja on leidnud ulatuslikku rakendust erinevates valdkondades. Stabiilse jaotuse parameetrite hindamise muudab keerukaks analüütilise jaotusfunktsiooni puudumine (välja arvatud erijuhud nagu  normaal-, Cauchy ja Levy jaotus). Viimastel aastakümnetel on  esitatud mitmeid lahendusi kuid neil kõigil on omad kitsendused. Käesoleva uurimus eesmärk on edasi arendada 1970ndatel välja pakutud üldistatud momentide meetodit.

17.10.2017

Meelis Kull (LTAT)

Masinõppe algoritmide liigne enesekindlus ja kuidas seda vältida. Keerulised intelligentsed süsteemid nagu isesõitvad autod ja meditsiinilised ekspertsüsteemid rakendavad masinõppega ehitatud klassifikaatoreid. Tihti on tarvis, et need klassifikaatorid väljastaks koos ennustusega ka enesekindluse määra, sest see võimaldab süsteemil madala enesekindluse korral teha turvalisemaid valikuid. Seepärast on väga oluline, et klassifikaator ei oleks liiga enesekindel, sest see suurendaks väga kalliste vigade riski. Paraku on masinõppe meetoditega saadavad hinnangud siiski tihti liiga enesekindlad. Seminaris räägin millest see põhjustatud on ning kuidas kalibreerimise abil liigsest enesekindlusest lahti saada.

[collapsed title=Varasemad]

Stohhastiliste mudelite seminar (Sms), kevad 2017, J. Liivi 2-512, teisipäeviti 14.15-16.00 (Jüri Lember)

Millal

Seminar

Kes

Sisu

23.05.17 

Sms

Péter Vékás (Corvinus University of Budapest)

The sustainability of public pension systems. Bajkó-Maknics-Tóth-Vékás (2015) present a cohort-based dynamic pension model using forecasted age-specific mortality and fertility rates produced by the popular Lee-Carter model. The authors apply their model to forecast the incomes and expenditures of the Hungarian public pensions system up to 2035 and suggest some parametric reforms and policy measures in order to improve the sustainability of the system. In my guest lecture, I will briefly present our model and discuss the future of European pension systems in an environment characterized by increasing life expectancies and low fertility rates.

16.05.17

Sms

Kristi Läll

"Predictive ability of three cardiovascular risk scores in Estonia". Ettekanne keskendub kolmele populaarsele riskiskoorile, millega ennustatakse koronaarhaiguse teket või nende tagajärjel suremist.  Tutvustan kalibratsiooniks erinevaid meetodeid ning vaatan, kuidas nad tulemusi mõjutavad. 

09.05.17

Sms

Rasmus Erlemann

Töö käsitleb jadade sarnasuskoori  komponente. Teatavasti võrreldakse jadade (stringide, tekstide) sarnasust teatava arvuga - skooriga.
Mida suurem skoor, seda sarnasemad jadad.  Skoor on aga defineeritud läbi  optimaalsete joonduste ning just optimaalne joondus annab tihti olulist informatsiooni, sest selle kaudu saame teada kui suure osa skoorist moodustavad sarnased tähed (match), kui suure osa moodustavad erinvad kuid joondatud tähed (mismatch) ning kui suure osa skoorist moodustavad joondamata tähed ehk augud. Matche, mismatche ja auke nimetame skoorikomponentideks. Bioloogias tehakse just joonduste põhjal kindlaks erinevate jadade sarnaseid osi, lingvistikas sõnade tüvesi/ühisosi jne. Paraku pole optimaalne joondus pea kunagi ühene ja erinevatel optimaalsetel joondustel on erinevad omadused, näiteks erinev skoorikomponentide osakaal (ühel joondusel on palju auke ja vähe mismatche,  teisel aga palju joondatud tähti, mõlemad joondused on aga optimaalsed ja annavad sama skoori). Seega annavad erinevad joondused samade jadade kohta tihti väga erinevat informatsiooni. Veel enam, vaadeldes jadu juhuslikena on ka optimaalsed joondused juhuslikud ning näiteks skoorikomponendid on siis üsna varieeruvad juhuslikud suurused. Kuidas sellises segaduses orienteeruda ja kas üldse saabki midagi optimaalsete  joonduste põhjal  järeldada?

02.05.17

Sms

Krista Fischer, Tanel Kaart, Silva Kasela

p-väärtusest ja sellega seonduvates probleemidest.
Klassikaline statistiliste hüpoteeside kontrolli metoodika pakuti välja juba enam kui 100 aastat tagasi. Sellekohaselt toimub statistiliste otsustuste tegemine andmete põhjal leitud olulisuse tõenäosuse ehk p-väärtuse võrdlemisel olulisuse nivooga. Aastal 1925 soovitas Ronald Fisher hakata kasutama olulisuse nivood 0.05. Tänapäeval on p-väärtusest (ja faktist kas ta on üle või alla 0.05) saanud peamine näitaja, mida raporteeritakse andmeanalüüsi tulemusi tutvustades. Viimasel ajal on aga üha enam hakatud muretsema p-väärtuse ületähtsustamise ja väärkasutamise pärast.  Mitmed teadlased on soovitanud p-väärtuste kasutamisest üldse loobuda.
Teisest küljest on nii p-väärtuse kasutamine kui ka statistiline testimine muutunud üha keerukamaks suurenevate andmemahtude tõttu. Üheks tõsiseks probleemiks on mitmene testimine, kui sama uuringu käigus tehtavate testide arv ulatub tuhandetesse või vahel isegi miljonitesse (nt ülegenoomsed uuringud).
Seminaris arutleme nii p-väärtuse heade kui halbade külgede üle ja räägime, milliseid lahendusi (lisaks klassikalisele Bonferroni meetodile) on välja pakutud mitmese testimise probleemi korral, kui testide arv on väga suur. 

11.04.17

Sms

Hakan Eratalay

Mapping the Stocks in MICEX: who is Central in Moscow Stock Exchange?

04.04.17

Sms

 

Statistilise nõustamise keskuse arutelu

14.03.17 

Sms

Lisette Pajula, Andreas Lätt, Getter Põru, Indrek Polding ning juhendajad Kalev Pärna ja Siim Karus (ATI).

Eesti Energia praktikaprojektist "Visualiseerimine".
Anname ülevaate TÜ esimesest projektipõhisest praktikast, mille eripäraks on see, et praktika teema tuleb ettevõttest (EE), TÜ organiseerib projekti meeskonna, üliõpilased teevad erialase praktika kohapeal Tartus.
Tutvustame projekti "Visualiseerimine" eesmärki ja saadud esimesi tulemusi.
EE soov on välja töötada vahend, mille abil tarbija saaks hinnata oma elektrikasutust, võrrelda seda teistega ja ka optimeerida.

07.03.17

Sms

Joonas Sova

Hidden Markov models and their generalizations, in particular the problem of extending the Viterbi path (the MAP estimate of the hidden process) to infinity.

28.02.17

Sms

Roel Verbelen

Unraveling the predictive power of telematics data in car insurance pricing

21.02.17 

Sms

Kaur Lumiste

Valikuuringutes kaost tingitud hinnangute nihke vähendamine abiinformatsiooni abil


Olnud:

Topoloogiliste algebrate seminar (Tas), sügis 2016, J. Liivi 2-612, esmaspäeviti 12.15-14.00 (Mart Abel)

Algebra seminar (Valdis Laan)

Mittekommutatiivsed struktuurid geomeetrias ja füüsikas (Noncommutative Structures in Geometry and Physics), sügis 2016, J. Liivi 2-225, neljapäeviti 14.15 - 16.00 geomeetria ja topoloogia uurimisrühm (Viktor Abramov)    

Stohhastiliste mudelite seminar (Sms)

Volterra ja Fredholmi võrrandid (VFv)

Toimus

Seminar

Kes

Sisu

12.12.2016

Tas

Yuliana De Jesus Zarate Rodriguez

TQ-algebrad/ TQ-algebras

05.12.2016 

Tas

Yuliana De Jesus Zarate Rodriguez

TQ-algebrad/ TQ-algebras

28.11.2016

Tas

Paul Tammo

Topoloogiliste algebrate esitused/ Representations of topological algebras

22.11.2016

Sms

Tõnu Kollo

Dispersioonimaatriksi struktuuri testimisest

21.11.2016

Tas

Paul Tammo

Topoloogiliste algebrate esitused/ Representations of topological algebras

15.11.2016

Sms

Lassi Juhani Päivärinta (TTÜ)

Three  examples of inverse problem. We will discuss three different inverse problems with some  common points. They are electrical impedance tomography, space tomography and inverse volatility problem in finance. The talk is meant for general audience.     

 

 

 

 

14.11.2016

Tas

Mati Abel

Arens-Michaeli teoreem ja selle üldistused/ Theorem of Arens-Michael and its generalisations

08.11.2016

Sms

Meelis Käärik

Seminaris räägin kindlustuskahjude arvu hindamisest kasutades lokaalse regressiooni ja jaotuste lähendamise ideid ("On estimation of insurance claim numbers by combining local regression and distribution fitting ideas"). Põgusalt tuletan meelde klassifitseerimis- ja regressioonipuid (C&RT), rohkem keskendun lokaalse regressiooni ülesandele. Erinevaid lähenemisi võrdlen reaalsete andmete peal, lisaks analüüsin lähemalt antud probleemi aluseks olevat optimeerimisülesannet, ja uurin, millal me ikkagi võime öelda, et üks meetod töötab paremini kui teine.
Mainitud teemat on koos minuga arendanud ja seotud probleeme lahendanud ka Raul Kangro, Liina Muru ja Ants Kaasik. 

07.11.2016

Tas

Mati Abel

Gelfand-Mazuri teoreem ja selle üldistused/ Gelfand-Mazur Theorem and its generalisations

01.11.2016

Sms

Karl Kruuse (Tõravere Observatoorium)

ESTCube otsib uusi liikmeid. ESTCube otsib pidevalt uusi liikmeid. Kõik, kes soovivad arendada oma teadmisi ja/või oskuseid tehnoloogia, kosmose või isegi tähtedevahelise reisimise vallas, on oodatud.
Ettekandes räägime, mis on AOCS (Attitude and Orbit Control Subsystem) ja kuidas saavad statistika teadmised seda aidata. 

31.10.2016

Tas

Reyna Maria Perez Tiscareno

Lokaalselt tõkestatud algebrad/ Locally bounded algebras

24.10.2016

Tas

Reyna Maria Perez Tiscareno

Lokaalselt kumerad algebrad/ Locally convex algebras

18.10.2016

Sms

Bo Ranneby

Maximum spacing estimation. An estimation method related to the maximum likelihood method. The maximum spacing method is a general method for estimating parameters in continuous distributions and gives consistent and asymptotically efficient estimates under general conditions. The method can be derived from an approximation based on spacings of the Kullback-Leibler information. Approximations of other information measures are also discussed. 

17.10.2016
 

Tas

Reyna María Pérez Tiscareño

Locally pseudoconvex algebras

10.10.2016

Tas

Mart Abel

Q-algebrad ja Waelbroecki algebrad/ Q-algebras and Waelbroeck algebras

04.10.2016

Sms

Ene-Margit Tiit

 

03.10.2016

Tas

Mart Abel

Gelfand-Mazuri algebrad

27.09.2016

Sms

Krista Fischer

Kuidas otsida pikaealisuse geene?“ TÜ Eesti Geenivaramu geenidoonorid moodustavad Eesti suurima epidemioloogilise uuringukohordi (üle 50000). Tänu regulaarsele linkimisele erinevate registrite ja andmebaasidega on olemas info ka geenidoonorite haigestumuse, suremuse ja surmapõhjuste kohta. Lisaks on suurel osal kohordist (ca 15000 isikut) läbi viidud DNA genotüpiseerimine erinevate kiipide abil, mille tulemusena on tekkinud ka suuremahuline geeniandmebaas. Seega on olemas andmed, mis võimaldavad otsida haigestumuse ja suremusega (ja teistpidi, pikeaelisusega) seotud geneetilisi markereid.
Selliste andmete analüüsil on vajalik kasutada elukestusanalüüsi meetodeid, nt Coxi võrdeliste riskide mudeleid. Praktikas tekivad aga nii geenivaramu kui ka teiste sarnaste nn biopanga-kohortide analüüsil mitmed probleemid. Esiteks tuleb otsustada ajaskaala valik – kas uuritavaks tunnuseks on inimese jälgimisaeg (aeg geenivaramuga liitumisest haigestumise või surmani) või eluaea pikkus. Viimasel juhul on uuritavaks ajaskaalaks inimese vanus. Esmalt uurimegi, kuidas sõltuvad analüüsi tunnused ajaskaala valikust.
Teine probleem tekib siis, kui mõned olulised tunnused (nt geeniandmed) on vaadeldud vaid mingi väiksema valimi jaoks, kusjuures valimi võtmise protsess võis sõltuda uuritavast tunnusest. Näiteks otsustati geenivaramu kohordi puhul teatud hetkel genotüpiseerida kõik, kes olid selleks ajahetkeks surnud. Samuti on eelistatult genotüpiseeritud kõrges vanuses isikuid ja neid, kes on rahvuselt eestlased. Siin tulevad appi valikuuringute valdkonnast pärit kaalutud hinnangud.
Kolmas probleemidering on seotud geeniandmete väga suure mahuga – näiteks on imputeerimise teel täiendatud genotüübiandmestikus ca 30 miljoni geenimarkeri andmed. Et mõistliku ajaga jooksutada miljoneid Coxi mudeleid, oleks vaja kasutada mõnda kiiremat algoritmi kui seda on tavapäraselt implementeeritud meetod. Siin oleme välja pakkunud martingaal-jääkidel põhineva meetodi.

26.09.2016

Tas

Mati Abel

Topoloogia esitamine F-poolnormide süsteemi abil

19.09.2016

Tas

Mart Abel

Sissejuhatus topoloogiliste algebrate teooriasse

13.09.2016

Sms

Annika Krutto

Stabiilsete jaotuste parameetrite hindamisest

31.05.2016

Sms

 

FM praktikaaruannete kaitsmine

24.05.2016

Sms

Natalja Lepik, Imbi Traat

Vastamistõenäosuste hindamine ja kalibreerimine

23.05.2016

VFv

Arvet Pedas

 

17.05.2016

Sms

Taavi Unt

Emissioonijaotuste hindamine varjatud ahelat omavate mudelite korral

16.05.2016

VFv

Gul Wali Shah

Rational spline collocation

10.05.2016

Sms

Riho Klement

Jadade võrdlemisest eelisõigusega värvide meetodil

09.05.2016

VFv

Peeter Oja

Kuupsplainidega histopoleerimine

03.05.2016

Sms

Margus Ennok

Testide normeerimine neuropsühholoogias. Arutluse all on testinormide leidmine, toorandmete teisendamine ja andmete silumise (data smoothing) võimalused; lisaks olukorrad, kui andmed on asümmeetrilised ja suure järsakusega.

02.05.2016

VFv

Urve Kangro

Singulaarse murrulise diferentsiaalvõrrandi analüütiline lahend ja numbriline lahendamine

26.04.2016

Sms

Toomas Saarsen (ATI)

 

FM magistrandid

25.04.2016

VFv

Marek Kolk

Siluv muutujate vahetus ja splain-kollokatsioonimeetod murrulise tuletisega lineaarse rajaülesande jaoks

18.04.2016

VFv

Uno Hämarik

Operaatorvõrrandite lähislahendite täpsuse võrdlemisest

11.04.2016

VFv

Mikk Vikerpuur

 

05.04.2016

Sms

Ene Käärik

Statistika õpetamisest Stockholmi Ülikoolis

04.04.2016

VFv

Arvet Pedas

Keskosa-interpoleerimisest splainidega

28.03.2016

VFv

Gul Wali Shah

Rational spline histopolation.

21.03.2016

VFv

Toomas Raus

"Regulariseerimisparameetri valik kvaasioptimaalsuskriteeriumi lokaalsete miinimumkohtade hulgast".

Oma ettekandes vaatlen regularisatsiooniparameetri valiku uusi algoritme Tihhonovi meetodi korral, kus parameeter valitakse kvaasioptimaalsuskriteeriumis kasutatava funktsiooni lokaalsete miinimumkohtade hulgast. Osutub, et selline lähenemine on varasematest valikualgoritmidest efektiivsem nii vabaliikme teadaoleva kui ka mitteteadaoleva veataseme korral.

15.03.2016

14.15-16.00

Sms

Jüri Lember

Tänases seminaris räägin juhuslike jadade võrdlemisest nn globaalse skooriga. Muuhulgas räägin üldisest teoreemist, mis teatud eelduse korral võimaldab kontrollida globaalse skoori fluktueerimist ja leida alumised tõkked momentidele. Kõnealune teoreem rakendub üldisele  nn PMC-mudelile, mille korral vaadeldavad juhuslikud jadad võivad olla sõltuvad.

08.03.2016

14.15-16.00

Sms

Kristi Läll

 

01.03.2016

14.15-16.00

Sms

Meelis Käärik

Teemaks "Mitmemõõtmelise asümmeetrilise normaaljaotuse parametriseerimisest". Vaatleme erinevaid parametrisatsioone ja parameetrite ja kitsenduste sisulisi tähendusi. Vaatame ka natuke teise nurga alt üle näite, mille Tõnu Kollo tõi 9. veebruari seminaris.

16.02.2016

14.15-16.00

Sms

Märt Möls

Statistika/andmeanalüüsi rakendustest geneetikas.

09.02.2016

14.15-16.00

Sms

Tõnu Kollo

Teemaks "Asümmeetrilise normaaljaotuse parameetrite piirjaotused". Mitmemõõtmeline asümmeetriline normaaljaotus võeti kasutusele 20 aastat tagasi. Jaotuse parameetreid hinnatakse  momentide meetodil ja iteratiivselt suurima tõepära meetodil. Tuletatud on parameetrite momentide meetodil saadud hinnangufunktsioonide asümptootilised normaaljaotused ja asümmeetriavektori  piirjaotus. 

[/collapsed]