Statistics and Probability Commons^™

Superresolution Enhancement With Active Convolved Illumination, Anindya Ghoshroy

Dissertations, Master's Theses and Master's Reports

The first two decades of the 21st century witnessed the emergence of “metamaterials”. The prospect of unrestricted control over light-matter interactions was a major contributing factor leading to the realization of new technologies and advancement of existing ones. While the field certainly does not lack innovative applications, widespread commercial deployment may still be several decades away. Fabrication of sophisticated 3d micro and nano structures, specially for telecommunications and optical frequencies will require a significant advancement of current technologies. More importantly, the effects of absorption and scattering losses will require a robust solution since this renders any conceivable application of metamaterials …

Writing At The Horizon: How Producing Imagined Narratives Affects Mood, David Yu-Zhong Liang

Senior Projects Fall 2021

The present study explores the effect of three different writing activities and their subsequent effects on participant mood. Writing has been of particular interest for psychologists due to its use in interventions aimed at working through traumatic or stressful periods, and recent research has begun to explore the use of narrative in placing traumatic events and experiences in greater context. However, purely therapeutic, intervention-based writing exercises exclude a large amount of more expressive, imagined creations and narratives, which may have the capacity to reorient, contextualize, and otherwise positively affect a person’s mood. This study investigates whether employing the imagination may …

Bayesian Techniques For Relating Genetic Polymorphisms To Diffusion Tensor Images Of Cocaine Users, Tmader Alballa

Theses and Dissertations

Past investigations utilizing Diffusion Tensor Imaging (DTI) have demonstrated that cocaine use disorder (CUD) yields white matter changes. We proposed three Bayesian techniques in order to explore the relationship between Fractional Anisotropy (FA), genetic data, and years of cocaine use (YCU). CUD participants exhibit abnormality in different areas of the brain versus non-drug using controls, which is measured by DTI. This dissertation is motivated by a neuroimaging genetic study in cocaine dependence, which found that there were relationships between several genes such as GAD and 5-HT₂R and CUD subjects.

In the first chapter, there is background on the …

Physical Activity, Dietary Patterns, And Glycemic Management Of Active Individuals With Type 1 Diabetes: An Online Survey, Sheri Colberg, Jihan Kannane, Norou Diawara

Human Movement Sciences & Special Education Faculty Publications

Individuals with type 1 diabetes (T1D) are able to balance their blood glucose levels while engaging in a wide variety of physical activities and sports. However, insulin use forces them to contend with many daily training and performance challenges involved with fine-tuning medication dosing, physical activity levels, and dietary patterns to optimize their participation and performance. The aim of this study was to ascertain which variables related to the diabetes management of physically active individuals with T1D have the greatest impact on overall blood glucose levels (reported as A1C) in a real-world setting. A total of 220 individuals with T1D …

Novel Statistical Analysis In The Context Of A Comprehensive Needs Assessment For Secondary Stem Recruitment, Norou Diawara, Sarah Ferguson, Melva Grant, Kumer Das

Mathematics & Statistics Faculty Publications

There is a myriad of career opportunities stemming from science, technology, engineering, and mathematics (STEM) disciplines. In addition to careers in corporate settings, teaching is a viable career option for individuals pursuing degrees in STEM disciplines. With national shortages of secondary STEM teachers, efforts to recruit, train, and retain quality STEM teachers is greatly important. Prior to exploring ways to attract potential STEM teacher candidates to pursue teacher training programs, it is important to understand the perceived value that potential recruits place on STEM careers, disciplines, and the teaching profession. The purpose of this study was to explore students’ perceptions …

Branched-Chain Amino Acids And Risk Of Breast Cancer, Oana A. Zeleznik, Raji Balasubramanian, Yumeng Ren, Deirdre K. Tobias, Bernard A. Rosner, Cheng Peng, Alaina M. Bever, Lisa Frueh, Sarah Jeanfavre, Julian Avila-Pacheco, Clary B. Clish, Samia Mora, Frank B. Hu, A. Heather Eliassen

Biostatistics and Epidemiology Faculty Publications Series

Background

Circulating branched-chain amino acid (BCAA) levels reflect metabolic health and dietary intake. However, associations with breast cancer are unclear. Methods

We evaluated circulating BCAA levels and breast cancer risk within the Nurses’ Health Study (NHS) and NHSII (1997 cases and 1997 controls). A total of 592 NHS women donated 2 blood samples 10 years apart. We estimated odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) of breast cancer risk in multivariable logistic regression models. We conducted an external validation in 1765 cases in the Women’s Health Study (WHS). All statistical tests were 2-sided. Results

Among NHSII participants (predominantly premenopausal …

Prediction Intervals For Fractionally Integrated Time Series And Volatility Models, Rukman Ekanayake

Doctoral Dissertations

"The two of the main formulations for modeling long range dependence in volatilities associated with financial time series are fractionally integrated generalized autoregressive conditional heteroscedastic (FIGARCH) and hyperbolic generalized autoregressive conditional heteroscedastic (HYGARCH) models. The traditional methods of constructing prediction intervals for volatility models, either employ a Gaussian error assumption or are based on asymptotic theory. However, many empirical studies show that the distribution of errors exhibit leptokurtic behavior. Therefore, the traditional prediction intervals developed for conditional volatility models yield poor coverage. An alternative is to employ residual bootstrap-based prediction intervals. One goal of this dissertation research is to develop …

Integrating Snp Data And Imputation Methods Into The Dna Methylation Analysis Framework, Yuqing Su

Doctoral Dissertations

"DNA methylation is a widely studied epigenetic modification that can influence the expression and regulation of functional genes, especially those related to aging, cancer and other diseases. The common goal of methylation studies is to find differences in methylation levels between samples collected under different conditions. Differences can be detected at the site level, but regulated methylation targets are most commonly clustered into short regions. Thus, identifying differentially methylated regions (DMRs) between different groups is of prime interest. Despite advanced technology that enables measuring methylation genome-wide, misinterpretations in the readings can arise due to the existence of single nucleotide polymorphisms …

Count Data Time Series Models And Their Applications, Yi Zhang

Doctoral Dissertations

“Due to fast developments of advanced sensors, count data sets have become ubiquitous in many fields. Modeling and forecasting such time series have generated great interest. Modeling can shed light on the behavior of the count series and to see how they are related to other factors such as the environmental conditions under which the data are generated. In this research, three approaches to modeling such count data are proposed.

First, a periodic autoregressive conditional Poisson (PACP) model is proposed as a natural generalization of the autoregressive conditional Poisson (ACP) model. By allowing for cyclical variations in the parameters of …

Automatic Hierarchy Expansion For Improved Structure And Chord Evaluation, Katherine M. Kinnaird, Brian Mcfee

Statistical and Data Sciences: Faculty Publications

No abstract provided.

Is Technological Progress A Random Walk? Examining Data From Space Travel, Michael Howell, Daniel Berleant, Hyacinthe Aboudja, Richard Segall, Peng-Hung Tsai

Journal of the Arkansas Academy of Science

Improvement in a variety of technologies can often be successful modeled using a general version of Moore’s law (i.e. exponential improvements over time). Another successful approach is Wright’s law, which models increases in technological capability as a function of an effort variable such as production. While these methods are useful, they do not provide prediction distributions, which would enable a better understanding of forecast quality

Farmer and Lafond (2016) developed a forecasting method which produces forecast distributions and is applicable to many kinds of technology. A fundamental assumption of their method is that technological progress can be modeled as a …

การเรียนรู้การถ่ายทอดสำหรับการจำแนกภาพด้วยโครงข่ายคอนโวลูชัน: กรณีศึกษาภาพถ่ายรังสีทรวงอกของผู้ป่วยที่ติดเชื้อโควิด19, ธัญญ์ชวิน โพธิวัฒน์ธนัต

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

เทคนิคการประมวลผลจากภาพถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในหลากหลายอุตสาหกรรมในปัจจุบัน โดยการนำมาประยุกต์ใช้กับทางการแพทย์ก็เป็นอีกหนึ่งอุสาหกรรมที่ได้รับความนิยม ทั้งนี้ปัญหาในการจำแนกภาพสามารถทำได้หลายวิธีด้วยกัน หนึ่งในนั้น คือการนำการเรียนรู้เชิงลึกมาประยุกต์ใช้ในการแก้ไขปัญหา โดยการจำแนกประเภทผ่านการเรียนรู้เชิงลึกสามารถแก้ไขได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำผ่านการนำโครงข่ายการเรียนรู้เชิงลึกแบบคอนโวลูชั่น หรือ ซีเอ็นเอ็น (Convolutional Neural Networks หรือ CNN) มาใช้กับเทคนิคการเรียนรู้ถ่ายทอด (Transfer Learning) งานวิจัยนี้จึงนำเสนอวิธีการประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้ถ่ายทอดในการฝึกสอนแบบจำลองโครงข่ายคอนโวลูชั่นเชิงลึกเพื่อจำแนกภาพถ่ายรังสีทรวงอกออกเป็น 3 ประเภท คือ 1) ภาพถ่ายรังสีทรวงอกของผู้ป่วยปกติ 2) ภาพถ่ายรังสีทรวงอกของผู้ป่วยที่ติดเชื้อโควิด19 3) ภาพถ่ายรังสีทรวงอกของผู้ติดเชื้อปอดอักเสบจากไวรัส ผ่านแบบจำลองที่ถูกฝึกมาเรียบร้อย (Pre-trained Model) แล้วสามแบบจำลอง ประกอบด้วย โมไบล์เน็ตวี2 (MobileNetV2) เรสเน็ต50 (Resnet50) และอินเซปชันวี3 (InceptionV3) ซึ่งได้ถูกเลือกมาใช้ในการทดสอบเพื่อสร้างแบบจำลองทั้งหมด 3 ตัว ประกอบด้วย ซีเอ็นเอ็น+โมไบล์เน็ตวี2 ซีเอ็นเอ็น+เรสเน็ต50 และ ซีเอ็นเอ็น+อินเซปชันวี3 ซึ่งพบว่า สมรรถนะแบบจำลองซีเอ็นเอ็น+อินเซปชันวี3 ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด จึงถูกเลือกนำไปปรับรายละเอียด การประเมินผลบนชุดข้อมูลทดสอบของแบบจำลองซีเอ็นเอ็น+อินเซปชันวี3 หลังจากทำการปรับรายละเอียด (Fine Tuning) ทั้งหมดด้วยกัน 8 ชั้น คือ ชั้นที่ 280, 250, 230, 200, 160, 150, 130 และ 120 ซึ่งแตกต่างจากบทความวิจัยส่วนใหญ่ที่ทำการละทิ้งการตรึงเพียงชั้นเดียว โดยเห็นได้ว่าการปรับรายละเอียดของแบบจำลองที่ทำการละทิ้งการตรึงตั้งแต่ชั้น 150 ให้ผลการทดสอบการจำแนกภาพถ่ายรังสีทรวงอกของผู้ป่วยที่ติดเชื้อโควิด19 ได้ความแม่นยำที่ดีที่สุดที่ 95% ซึ่งเห็นได้ว่าแนวทางการจำแนกประเภทภาพที่นำเสนอมีความหวังสามารถนำไปพัฒนาต่อยอด เพื่อเป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมการแพทย์ได้

การเปรียบเทียบความแม่นยำการจำแนกประเภทข้อมูลอนุกรมเวลาในปริภูมิเวกเตอร์ระหว่างวิธีแซ็คและวิธีบอส: กรณีศึกษา ข้อมูลคลื่นไฟฟ้าหัวใจ, นภัสสร แก้วกล้า

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การตรวจคลื่นไฟฟ้าหัวใจ เป็นหัตถการสำคัญที่ใช้วินิจฉัยความผิดปกติของหัวใจ แต่การตรวจวัดคลื่นไฟฟ้าหัวใจนั้นก็อาจมีสัญญาณรบกวนแบบต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ ซึ่งอาจทำให้ผลการวินิจฉัยทางการแพทย์ผิดพลาด งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบอัลกอริทึมสำหรับการจำแนกประเภทข้อมูลคลื่นไฟฟ้าหัวใจที่มีสัญญาณรบกวนด้วย Symbolic Aggregate Approximation in Vector Space (SAXVSM) และ Bag of Symbolic Fourier Approximation Symbols in Vector Space (BOSSVS) เพื่อให้สามารถเลือกใช้อัลกอริทึมในการจำแนกประเภทข้อมูลคลื่นไฟฟ้าหัวใจได้อย่างเหมาะสม โดยใช้ข้อมูลคลื่นไฟฟ้าหัวใจ ECG5000 ซึ่งอยู่ในฐานข้อมูล Physionet ซึ่งข้อมูลชุดนี้ถูกบันทึกโดยศูนย์การแพทย์ Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) ที่เมืองบอสตัน ประเทศสหรัฐอเมริกา และผู้วิจัยได้จำลองการสัญญาณรบกวนในคลื่นไฟฟ้าหัวใจ 4 แบบ ได้แก่ 1) Electromyography (EMG) 2) Powerline Interference 3) Baseline Wander และ 4) Composite ที่ระดับ 25% 50% และ 100% เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการจำแนกประเภทจังหวะการเต้นของหัวใจปกติและผิดปกติด้วย SAXVSM และ BOSSVS จากการวิจัยสามารถสรุปได้ว่า สำหรับข้อมูลทั้ง 13 ชุด ทั้ง SAXVSM และ BOSSVSM มีประสิทธิภาพดีใกล้เคียงกัน โดยมีค่าความถูกต้องและคะแนน F1 อยู่ที่ 97-99% ค่าความแม่นยำอยู่ที่ 95-99% และค่าความระลึกอยู่ที่ 97-100% แต่ BOSSVS ใช้เวลาในการประมวลผลนานกว่า SAXVSM

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการประมาณค่าของพารามิเตอร์ด้วยวิธีลาสโซและวิธีการคัดเลือกชุดข้อมูลย่อยที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นสำหรับข้อมูลที่มีมิติสูง, วรัญญา บุตรบุรี

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์สำหรับข้อมูลที่มีมิติสูงด้วยทั้งหมด 5 วิธี ได้แก่ วิธี L0Learn, L0L2Learn, L1, A-L1 และวิธี A-L1L2 โดยการเปรียบเทียบประสิทธิภาพจะเปรียบเทียบใน 2 ด้าน คือ 1) เปรียบเทียบประสิทธิภาพด้านการพยากรณ์ ซึ่งวัดจากค่าคลาดเคลื่อนการทำนาย (MSE) และ 2) ความถูกต้องในการคัดเลือกตัวแปรอิสระเข้าสู่ตัวแบบ ซึ่งพิจารณาจากของค่า Precision Recall และค่า AUC ข้อมูลที่มีมิติสูงที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ได้จากการจำลอง โดยกำหนดให้ในแต่ละชุดข้อมูลประกอบด้วยจำนวนค่าสังเกต 100 ค่าสังเกต (n = 100) และมีตัวแปรอิสระจำนวน 100 ตัว (p = 1000) โดยตัวแปรอิสระมีการแจกแจงแบบปรกติหลายตัวแปรซึ่งมีความสัมพันธ์กันแบบยกกำลัง (Exponential Correlation) 3 ระดับคือ 0, 0.5 และ 0.9 ค่าความคลาดเคลื่อนสุ่มขึ้นอยู่กับอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน (SNR) ซึ่งมี 6 ระดับคือ 0.1, 0.5, 1, 5, 10, และ 20 โดยจำลองข้อมูลจำนวน 100 ชุดในแต่ละสถานการณ์ จากการวัดประสิทธิภาพจากค่าเฉลี่ยของข้อมูลทั้ง 100 ชุด ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพด้านการพยากรณ์พบว่า เมื่อข้อมูลมีค่า SNR ต่ำและตัวแปรอิสระมีความสัมพันธ์กันน้อยถึงปานกลาง วิธี L1 จะมีประสิทธิภาพสูงที่สุด ตามด้วยวิธี L0L2Leran วิธี L0Learn วิธี A-L1L2 และวิธี A-L1 ตามลำดับ แต่เมื่อข้อมูลมีค่า SNR เพิ่มสูงขึ้นและในขณะเดียวกันตัวแปรอิสระมีความสัมพันธ์กันมากขึ้นวิธี A-L1 และวิธี A-L1L2 จะมีประสิทธิภาพสูงที่สุด ตามด้วยวิธี L1 วิธี L0L2Leran วิธี L0Learn ตามลำดับ ส่วนผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพด้านการคัดเลือกตัวแปรเข้าสู่ตัวแบบ เมื่อพิจารณาจากค่าเฉลี่ยของค่า Precision …

การทดสอบสกอร์และวิธีการบูทสแตรปสำหรับการทดสอบทวินามนิเสธที่มีค่าศูนย์จำนวนมาก, สิริยาภรณ์ บรรณสิทธิ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสามารถในการควบคุมความน่าจะเป็นของความผิดพลาดแบบที่ 1 และเพื่อศึกษาการเปรียบเทียบกำลังการทดสอบสำหรับวิธีการทดสอบสกอร์และวิธีการบูทสแตรปที่ประยุกต์กับการทดสอบสกอร์ สำหรับการแจกแจงทวินามนิเสธที่มีค่าศูนย์จำนวนมาก โดยพิจารณาความสามารถในการควบคุมความน่าจะเป็นของความผิดพลาดแบบที่ 1 และกำลังการทดสอบ การวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงทดลองโดยใช้วิธีการจำลองข้อมูลที่อาศัยเทคนิคมอนติคาร์โล ซึ่งในงานวิจัยได้จำลองข้อมูลที่มีการแจกแจงทวินามนิเสธที่มีค่าศูนย์จำนวนมาก ที่มีความน่าจะเป็นที่จะเกิดศูนย์เท่ากับ 0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 และ 0.5 โดยมีค่าเฉลี่ยทวินามนิเสธเท่ากับ 1, 2, 3 และ 4 มีการกระจาย (Dispersion) สำหรับการแจกแจงทวินามนิเสธที่มีค่าศูนย์จำนวนมาก เท่ากับ 0.01, 0.025, 0.05 และ 0.075 ขนาดตัวอย่างเท่ากับ 20, 50 และ 100 และกำหนดระดับนัยสำคัญทางสถิติของการทดสอบเท่ากับ 0.05 ในแต่ละสถานการณ์กระทำซ้ำ 5,000 ครั้ง ผลการวิจัยปรากฏว่าทั้งการทดสอบสกอร์และการทดสอบบูทสแตรปที่ประยุกต์ที่ประยุกต์กับการทดสอบสกอร์ สามารถควบคุมความน่าจะเป็นของความผิดพลาดแบบที่ 1 ได้ดี และเมื่อพิจารณากำลังการทดสอบพบว่า ส่วนมากการทดสอบบูทสแตรปที่ประยุกต์กับการทดสอบสกอร์ให้กำลังการทดสอบที่สูงกว่าการทดสอบสกอร์ จากการพิจารณาทั้งความน่าจะเป็นของความความผิดพลาดแบบที่ 1 และกำลังการทดสอบภายใต้การแจกแจงทวินามนิเสธที่มีค่าศูนย์จำนวนมาก สรุปได้ว่าวิธีการบูทสแตรปที่ประยุกต์กับการทดสอบสกอร์ช่วยให้การทดสอบสกอร์มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การพัฒนาโมเดลสมการโครงสร้างพหุระดับของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อทักษะการเรียนรู้และนวัตกรรมของนักเรียนมัธยมศึกษา, อักษราภัคส์ โกสินรุ่งเรือง

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ดังนี้ 1) ศึกษาสภาพของทักษะการเรียนรู้และนวัตกรรมของนักเรียน 2) ตรวจสอบความตรงของโมเดลสมการโครงสร้างพหุระดับของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อทักษะการเรียนรู้และนวัตกรรมของนักเรียนมัธยมศึกษากับข้อมูลเชิงประจักษ์ ตัวอย่างประกอบด้วยนักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 จำนวน 893 คน และครูผู้สอนนักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 จำนวน 78 คน ในภาคเรียนที่ 2 ปีการศึกษา 2564 ซึ่งเก็บข้อมูลจากโรงเรียนจำนวน 39 แห่ง สังกัดสำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน จังหวัดกรุงเทพมหานคร สุ่มตัวอย่างโดยใช้วิธีการแบบหลายขั้นตอน (Multi-Stage Random Sampling) เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วยแบบสอบถามสำหรับนักเรียน และแบบสอบถามสำหรับครู การวิเคราะห์สถิติบรรยายด้วยโปรแกรม SPSS 22.0 และการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างพหุระดับ (The Multilevel Structural Equation Model: MSEM) ด้วยโปรแกรม Mplus 8.8 ผลการวิจัยพบว่า 1) สภาพของทักษะการเรียนรู้และนวัตกรรมของนักเรียนอยู่ในระดับปานกลาง เพศหญิงและเพศชายมีระดับทักษะการเรียนรู้และนวัตกรรมไม่แตกต่างกัน 2) โมเดลสมการโครงสร้างพหุระดับของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อทักษะการเรียนรู้และนวัตกรรมของนักเรียนมัธยมศึกษามีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (Chi-square = 86.903, df = 71, p-value = 0.0966 และ RMSEA = 0.016) โดยระดับนักเรียน พบว่า การอบรมเลี้ยงดูแบบประชาธิปไตย เจตคติต่อการเรียน และความเชื่ออำนาจภายในตน มีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกต่อทักษะการเรียนรู้และนวัตกรรมของนักเรียน อีกทั้งการอบรมเลี้ยงดูแบบประชาธิปไตยยังส่งอิทธิพลทางอ้อมต่อทักษะการเรียนรู้และนวัตกรรมของนักเรียนโดยส่งผ่านความเชื่ออำนาจภายในตนของนักเรียนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ สำหรับระดับโรงเรียนพบว่า การจัดกิจกรรมการเรียนการสอน และบรรยากาศในชั้นเรียน มีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกต่อทักษะการเรียนรู้และนวัตกรรมของนักเรียนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ตัวแปรทำนายทั้งหมดในระดับนักเรียนและระดับโรงเรียนสามารถอธิบายความแปรปรวนของทักษะการเรียนรู้และนวัตกรรมได้ร้อยละ 71 และ 95 ตามลำดับ

An Evaluation Of The Performance Of Proc Arima's Identify Statement: A Data-Driven Approach Using Covid-19 Cases And Deaths In Florida, Fahmida Akter Shahela

Electronic Theses and Dissertations, 2020-

Understanding data on novel coronavirus (COVID-19) pandemic, and modeling such data over time are crucial for decision making at managing, fighting, and controlling the spread of this emerging disease. This thesis work looks at some aspects of exploratory analysis and modeling of COVID-19 data obtained from the Florida Department of Health (FDOH). In particular, the present work is devoted to data collection, preparation, description, and modeling of COVID-19 cases and deaths reported by FDOH between March 12, 2020, and April 30, 2021. For modeling data on both cases and deaths, this thesis utilized an autoregressive integrated moving average (ARIMA) times …

Maternal Proximity To Mountaintop Removal Mining And Birth Defects In Appalachian Kentucky, 1997-2003, Daniel B. Cooper

Theses and Dissertations--Public Health (M.P.H. & Dr.P.H.)

Background: Extraction of coal through mountaintop removal mining (MTR) alters many dimensions of the landscape, and explosive blasts, exposed rock, and coal washing have the potential to pollute air and water with substances known to increase risk of developmental and birth anomalies. Previous research suggests that infants born to mothers living in MTR coal mining counties have higher prevalence of most types of birth defects.

Objectives: This study seeks to examine further the relationship between MTR activity and birth defects by employing individual level exposure estimation through precise satellite data of MTR activity in the Appalachian region and maternal residence …

Ensemble Protein Inference Evaluation, Kyle Lee Lucke

Graduate Student Theses, Dissertations, & Professional Papers

The Protein inference problem is becoming an increasingly important tool that aids in the characterization of complex proteomes and analysis of complex protein samples. In bottom-up shotgun proteomics experiments the metrics for evaluation (like AUC and calibration error) are based on an often imperfect target-decoy database. These metrics make the inherent assumption that all of the proteins in the target set are present in the sample being analyzed. In general, this is not the case, they are typically a mix of present and absent proteins. To objectively evaluate inference methods, protein standard datasets are used. These datasets are special in …

Sexual Behaviors Associated With Online Partner-Seeking Among Men Who Have Sex With Men From Small/Midsized Towns Or Rural Areas In Kentucky, Vira Pravosud

Theses and Dissertations--Epidemiology and Biostatistics

The HIV epidemic remains one of the most significant public health issues in the United States, particularly among men who have sex with men (MSM). New avenues for partner-seeking have emerged over the past three decades, including through the Internet, social media, and geosocial networking applications. Consisting of three cross-sectional studies, this dissertation research aimed to determine associations between the use of various online tools for partner-seeking (hereafter collectively referred to as “apps”) and HIV-related sexual behaviors among 252 young adult MSM residing in small/midsized towns or rural areas in Central Kentucky, a group that has been under-represented in the …