ONKI3 | Medical Subject Headings


Hierarkia:	Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Luonnontieteet ∟ Matematiikka ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi 20 vieruskäsitettä 4 alakäsitettä ∟ Coxin mallit \| ∟ Lineaariset mallit \| ∟ Logistiset mallit \| ∟ Pienimmän neliösumman menetelmä ∟ Biometria \| ∟ Diskriminanttianalyysi \| ∟ Ei-parametriset menetelmät \| ∟ Eloonjäämisanalyysi \| ∟ Faktorianalyysi \| ∟ Herkkyys ja tarkkuus \| ∟ Käyrän alla oleva pinta-ala \| ∟ Luottamusvälit \| ∟ Monte Carlo -menetelmä \| ∟ Pääkomponenttianalyysi \| ∟ ROC-käyrä \| ∟ Ryväsanalyysi \| ∟ Stokastiset prosessit \| ∟ Tapahtuma-analyysi \| ∟ Tapaus-verrokkianalyysi \| ∟ Tiedon tilastollinen tulkinta \| ∟ Tilastolliset jakaumat \| ∟ Tilastolliset mallit \| ∟ Todennäköisyys \| ∟ Varianssianalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Terveydenhuollon ammatit ∟ Lääketiede ∟ Lääketieteen erikoisalat ∟ Kansanterveys ∟ Epidemiologiset menetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi 20 vieruskäsitettä 4 alakäsitettä ∟ Coxin mallit \| ∟ Lineaariset mallit \| ∟ Logistiset mallit \| ∟ Pienimmän neliösumman menetelmä ∟ Biometria \| ∟ Diskriminanttianalyysi \| ∟ Ei-parametriset menetelmät \| ∟ Eloonjäämisanalyysi \| ∟ Faktorianalyysi \| ∟ Herkkyys ja tarkkuus \| ∟ Käyrän alla oleva pinta-ala \| ∟ Luottamusvälit \| ∟ Monte Carlo -menetelmä \| ∟ Pääkomponenttianalyysi \| ∟ ROC-käyrä \| ∟ Ryväsanalyysi \| ∟ Stokastiset prosessit \| ∟ Tapahtuma-analyysi \| ∟ Tapaus-verrokkianalyysi \| ∟ Tiedon tilastollinen tulkinta \| ∟ Tilastolliset jakaumat \| ∟ Tilastolliset mallit \| ∟ Todennäköisyys \| ∟ Varianssianalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Terveydenhuollon laatu, saatavuus ja arviointi ∟ Terveydenhuollon laatu ∟ Terveydenhuollon arviointimenetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi 20 vieruskäsitettä 4 alakäsitettä ∟ Coxin mallit \| ∟ Lineaariset mallit \| ∟ Logistiset mallit \| ∟ Pienimmän neliösumman menetelmä ∟ Biometria \| ∟ Diskriminanttianalyysi \| ∟ Ei-parametriset menetelmät \| ∟ Eloonjäämisanalyysi \| ∟ Faktorianalyysi \| ∟ Herkkyys ja tarkkuus \| ∟ Käyrän alla oleva pinta-ala \| ∟ Luottamusvälit \| ∟ Monte Carlo -menetelmä \| ∟ Pääkomponenttianalyysi \| ∟ ROC-käyrä \| ∟ Ryväsanalyysi \| ∟ Stokastiset prosessit \| ∟ Tapahtuma-analyysi \| ∟ Tapaus-verrokkianalyysi \| ∟ Tiedon tilastollinen tulkinta \| ∟ Tilastolliset jakaumat \| ∟ Tilastolliset mallit \| ∟ Todennäköisyys \| ∟ Varianssianalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Terveyspalvelujen hallinto ∟ Terveydenhuollon laatu ∟ Terveydenhuollon arviointimenetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi 20 vieruskäsitettä 4 alakäsitettä ∟ Coxin mallit \| ∟ Lineaariset mallit \| ∟ Logistiset mallit \| ∟ Pienimmän neliösumman menetelmä ∟ Biometria \| ∟ Diskriminanttianalyysi \| ∟ Ei-parametriset menetelmät \| ∟ Eloonjäämisanalyysi \| ∟ Faktorianalyysi \| ∟ Herkkyys ja tarkkuus \| ∟ Käyrän alla oleva pinta-ala \| ∟ Luottamusvälit \| ∟ Monte Carlo -menetelmä \| ∟ Pääkomponenttianalyysi \| ∟ ROC-käyrä \| ∟ Ryväsanalyysi \| ∟ Stokastiset prosessit \| ∟ Tapahtuma-analyysi \| ∟ Tapaus-verrokkianalyysi \| ∟ Tiedon tilastollinen tulkinta \| ∟ Tilastolliset jakaumat \| ∟ Tilastolliset mallit \| ∟ Todennäköisyys \| ∟ Varianssianalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Tutkimusmenetelmät ∟ Epidemiologiset menetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi 20 vieruskäsitettä 4 alakäsitettä ∟ Coxin mallit \| ∟ Lineaariset mallit \| ∟ Logistiset mallit \| ∟ Pienimmän neliösumman menetelmä ∟ Biometria \| ∟ Diskriminanttianalyysi \| ∟ Ei-parametriset menetelmät \| ∟ Eloonjäämisanalyysi \| ∟ Faktorianalyysi \| ∟ Herkkyys ja tarkkuus \| ∟ Käyrän alla oleva pinta-ala \| ∟ Luottamusvälit \| ∟ Monte Carlo -menetelmä \| ∟ Pääkomponenttianalyysi \| ∟ ROC-käyrä \| ∟ Ryväsanalyysi \| ∟ Stokastiset prosessit \| ∟ Tapahtuma-analyysi \| ∟ Tapaus-verrokkianalyysi \| ∟ Tiedon tilastollinen tulkinta \| ∟ Tilastolliset jakaumat \| ∟ Tilastolliset mallit \| ∟ Todennäköisyys \| ∟ Varianssianalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Väestön ominaispiirteet ∟ Terveys ∟ Kansanterveys ∟ Epidemiologiset menetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi 20 vieruskäsitettä 4 alakäsitettä ∟ Coxin mallit \| ∟ Lineaariset mallit \| ∟ Logistiset mallit \| ∟ Pienimmän neliösumman menetelmä ∟ Biometria \| ∟ Diskriminanttianalyysi \| ∟ Ei-parametriset menetelmät \| ∟ Eloonjäämisanalyysi \| ∟ Faktorianalyysi \| ∟ Herkkyys ja tarkkuus \| ∟ Käyrän alla oleva pinta-ala \| ∟ Luottamusvälit \| ∟ Monte Carlo -menetelmä \| ∟ Pääkomponenttianalyysi \| ∟ ROC-käyrä \| ∟ Ryväsanalyysi \| ∟ Stokastiset prosessit \| ∟ Tapahtuma-analyysi \| ∟ Tapaus-verrokkianalyysi \| ∟ Tiedon tilastollinen tulkinta \| ∟ Tilastolliset jakaumat \| ∟ Tilastolliset mallit \| ∟ Todennäköisyys \| ∟ Varianssianalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Ympäristö ja kansanterveys ∟ Kansanterveys ∟ Epidemiologiset menetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi 20 vieruskäsitettä 4 alakäsitettä ∟ Coxin mallit \| ∟ Lineaariset mallit \| ∟ Logistiset mallit \| ∟ Pienimmän neliösumman menetelmä ∟ Biometria \| ∟ Diskriminanttianalyysi \| ∟ Ei-parametriset menetelmät \| ∟ Eloonjäämisanalyysi \| ∟ Faktorianalyysi \| ∟ Herkkyys ja tarkkuus \| ∟ Käyrän alla oleva pinta-ala \| ∟ Luottamusvälit \| ∟ Monte Carlo -menetelmä \| ∟ Pääkomponenttianalyysi \| ∟ ROC-käyrä \| ∟ Ryväsanalyysi \| ∟ Stokastiset prosessit \| ∟ Tapahtuma-analyysi \| ∟ Tapaus-verrokkianalyysi \| ∟ Tiedon tilastollinen tulkinta \| ∟ Tilastolliset jakaumat \| ∟ Tilastolliset mallit \| ∟ Todennäköisyys \| ∟ Varianssianalyysi X
Laajemmat termit:	Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Luonnontieteet ∟ Matematiikka ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Terveydenhuollon ammatit ∟ Lääketiede ∟ Lääketieteen erikoisalat ∟ Kansanterveys ∟ Epidemiologiset menetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Terveydenhuollon laatu, saatavuus ja arviointi ∟ Terveydenhuollon laatu ∟ Terveydenhuollon arviointimenetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Terveyspalvelujen hallinto ∟ Terveydenhuollon laatu ∟ Terveydenhuollon arviointimenetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Tutkimusmenetelmät ∟ Epidemiologiset menetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Väestön ominaispiirteet ∟ Terveys ∟ Kansanterveys ∟ Epidemiologiset menetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi Medical Subject Headings (MeSH) ∟ Ympäristö ja kansanterveys ∟ Kansanterveys ∟ Epidemiologiset menetelmät ∟ Tilastotiede ∟ Regressioanalyysi Tilastotiede > Matematiikka > Luonnontieteet > Medical Subject Headings (MeSH) Tilastotiede > Epidemiologiset menetelmät > Kansanterveys > Lääketieteen erikoisalat > Lääketiede > Terveydenhuollon ammatit > Medical Subject Headings (MeSH) Tilastotiede > Terveydenhuollon arviointimenetelmät > Terveydenhuollon laatu > Terveydenhuollon laatu, saatavuus ja arviointi > Medical Subject Headings (MeSH) Tilastotiede > Terveydenhuollon arviointimenetelmät > Terveydenhuollon laatu > Terveyspalvelujen hallinto > Medical Subject Headings (MeSH) Tilastotiede > Epidemiologiset menetelmät > Tutkimusmenetelmät > Medical Subject Headings (MeSH) Tilastotiede > Epidemiologiset menetelmät > Kansanterveys > Terveys > Väestön ominaispiirteet > Medical Subject Headings (MeSH) Tilastotiede > Epidemiologiset menetelmät > Kansanterveys > Ympäristö ja kansanterveys > Medical Subject Headings (MeSH) X
Suppeammat termit:	Coxin mallit \| Lineaariset mallit \| Logistiset mallit \| Pienimmän neliösumman menetelmä X
Annotaatio:	IM GEN only; coord NIM with specific disease or other concept (IM); no qualif; specify geog if pertinent X
historyNote*:	80(73); was see under STATISTICS 1975-79 X
Huomautus:	Statistics (1966-1972)X
Huomautus:	Procedures for finding the mathematical function which best describes the relationship between a dependent variable and one or more independent variables. In linear regression (see LINEAR MODELS) the relationship is constrained to be a straight line and LEAST-SQUARES ANALYSIS is used to determine the best fit. In logistic regression (see LOGISTIC MODELS) the dependent variable is qualitative rather than continuously variable and LIKELIHOOD FUNCTIONS are used to find the best relationship. In multiple regression, the dependent variable is considered to depend on more than a single independent variable. X
publicMeSHNote*:	80; was see under STATISTICS 1975-79 X
activeMeSHYear*:	1995 \| 1996 \| 1997 \| 1998 \| 1999 \| 2000 \| 2001 \| 2002 \| 2003 \| 2004 \| 2005 \| 2006 \| 2006A \| 2007X
dateCreated*:	1999-01-01X
dateEstablished*:	1980-01-01X
dateRevised*:	2005-07-20X
recordAuthorizer*:	agsX
recordMaintainer*:	agsX
recordOriginator*:	NLMX
Tyyppi:	Käsite X
Vierustermit:	Biometria \| Diskriminanttianalyysi \| Ei-parametriset menetelmät \| Eloonjäämisanalyysi \| Faktorianalyysi \| Herkkyys ja tarkkuus \| Käyrän alla oleva pinta-ala \| Luottamusvälit \| Monte Carlo -menetelmä \| Pääkomponenttianalyysi \| ROC-käyrä \| Ryväsanalyysi \| Stokastiset prosessit \| Tapahtuma-analyysi \| Tapaus-verrokkianalyysi \| Tiedon tilastollinen tulkinta \| Tilastolliset jakaumat \| Tilastolliset mallit \| Todennäköisyys \| Varianssianalyysi X
URI:	X
Nimikkeet ja vastaavat käsitteet:	Regressionsanalys (sv) Regression Analysis (en) Statistical Regression (en, korvattu) Regression Diagnostics (en, korvattu) Analysis, Regression (en, korvattu) X
Jaa:	X