Школа «Медицинская статистика», 2-30 октября 2024, онлайн

Научно-практическая школа «Разработка «цифровых близнецов» пациентов для математического моделирования в ядерной медицине»,
c 15 октября 2024, онлайн

ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА

семинар

Организаторы:

Ближайший доклад

А. П. Жиянов (НИУ ВШЭ)

«Оценка статистической значимости одного классификатора, идентифицирующего ER-положительный рак молочной железы»

Аннотация: Классификаторы широко используются в биомедицинских приложениях для выявления закономерностей, позволяющих различать группы образцов (например, рак и норму). Построение классификатора можно разделить на два основных этапа: выбор метода классификации и метрики, определяющей его качество. Среди методов классификации важный класс составляют линейные методы, обладающие высокой степенью интерпретируемости. Обычно качество классификатора измеряется на отдельной выборке. Тем не менее бывает полезно сравнить это качество с референсным значением. Для линейных классификаторов в качестве референсного мы предлагаем рассматривать качество ``случайного'' классификатора. Доклад посвящен ответу на следующий вопрос: какова вероятность того, что две выборки почти линейно разделимы с не более чем m ошибками, если их распределения предполагаются равными? В докладе будут представлены верхние оценки условной и безусловной вероятностей почти линейной разделимости. На их основе строится статистический критерий, который применяется к классификатору, обнаруживающему рецидив рака молочной железы у пациентов с ER-положительным статусом. В результате подтверждается роль пары генов IGFBP6 и ELOVL5 в дифференциации рецидива. Доклад основан на совместной работе с А.В. Шкляевым (МГУ), А.В. Галатенко (НИУ ВШЭ, МГУ), В.В. Галатенко (МГУ) и А.Г. Тоневицким (НИУ ВШЭ).


Zoom: ссылка для подключения