Methodological Overview of Prospensity Score Matching Methods demonstrated on Colorectal Data
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F23%3A10252879" target="_blank" >RIV/61989100:27240/23:10252879 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10194437" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/10194437</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/IDT59031.2023.10194437" target="_blank" >10.1109/IDT59031.2023.10194437</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Methodological Overview of Prospensity Score Matching Methods demonstrated on Colorectal Data
Popis výsledku v původním jazyce
Propensity score matching (PSM) is a method which is recommended to use at the case that data sets are not comparable. There exists several approaches at the definition of propensity score. We focused on two of them: model of logistic regression and machine learning method boosting. Propensity score principle can be applied in two ways: propensity score matching and weighting methods. The purpose of this study is to compare different PSM approaches and their influence on decision-making about the differences between two groups of data. Theoretical approach was demonstrated on biomedical data from the resort surgery.
Název v anglickém jazyce
Methodological Overview of Prospensity Score Matching Methods demonstrated on Colorectal Data
Popis výsledku anglicky
Propensity score matching (PSM) is a method which is recommended to use at the case that data sets are not comparable. There exists several approaches at the definition of propensity score. We focused on two of them: model of logistic regression and machine learning method boosting. Propensity score principle can be applied in two ways: propensity score matching and weighting methods. The purpose of this study is to compare different PSM approaches and their influence on decision-making about the differences between two groups of data. Theoretical approach was demonstrated on biomedical data from the resort surgery.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
International Conference on Information and Digital Technologies 2023, IDT 2023
ISBN
979-8-3503-0587-6
ISSN
2575-6753
e-ISSN
2575-677X
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
89-96
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Piscataway
Místo konání akce
Žilina
Datum konání akce
20. 6. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—