Ingénieure mathématicienne, spécialisée en statistiques, elle effectua ces recherches en 2008-2009 à la fin de ses études à l'EPFL, sous la direction du Professeur S. Morgenthaler et en collaboration avec A. Rossini (Novartis, Bâle).
Exploration de données à la recherche de sous-groupes optimaux
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- Nombre de pages100
- PrésentationBroché
- FormatPoche
- Poids0.16 kg
- Dimensions15,0 cm × 22,0 cm × 0,0 cm
- ISBN978-613-1-58579-1
- EAN9786131585791
- Date de parution13/02/2014
- CollectionOMN.UNIV.EUROP.
- ÉditeurUniv Européenne
Résumé
Le but du projet est d'étudier des structures de données stochastiques décrivant un sous-groupe d'une population qui répond de manière optimale à un traitement. Ce travail devrait aider à établir quel médicament agit mieux sur quel groupe d'individus et ainsi permettre aux médecins de cibler leur traitement. Pour appliquer ces méthodes à n'importe quelle base de données, nous avons écrit plusieurs programmes, à l'aide du logiciel R, qui effectuent les différentes techniques étudiées tout au long du projet.
Ainsi, en fonction de la nature des données, nous choisissons la méthode adéquate, puis nous appliquons la fonction correspondante et nous obtenons les sous-groupes d'individus pour lesquels le médicament est le plus efficace.
Ainsi, en fonction de la nature des données, nous choisissons la méthode adéquate, puis nous appliquons la fonction correspondante et nous obtenons les sous-groupes d'individus pour lesquels le médicament est le plus efficace.
Le but du projet est d'étudier des structures de données stochastiques décrivant un sous-groupe d'une population qui répond de manière optimale à un traitement. Ce travail devrait aider à établir quel médicament agit mieux sur quel groupe d'individus et ainsi permettre aux médecins de cibler leur traitement. Pour appliquer ces méthodes à n'importe quelle base de données, nous avons écrit plusieurs programmes, à l'aide du logiciel R, qui effectuent les différentes techniques étudiées tout au long du projet.
Ainsi, en fonction de la nature des données, nous choisissons la méthode adéquate, puis nous appliquons la fonction correspondante et nous obtenons les sous-groupes d'individus pour lesquels le médicament est le plus efficace.
Ainsi, en fonction de la nature des données, nous choisissons la méthode adéquate, puis nous appliquons la fonction correspondante et nous obtenons les sous-groupes d'individus pour lesquels le médicament est le plus efficace.