Võ Văn Tài * , Danh Ngọc Thắm , Nguyễn Hữu Nghĩa , Nguyễn Thị Hồng Dân Lê Thị Mỹ Xuân

* Tác giả liên hệ (vvtai@ctu.edu.vn)

Abstract

From real data collected at the Maternity Hospital of Can Tho city, by methods of univariate and multivariate statistical analysis, the article is aimed to determine factors and group factors that have statistical significance to influence to weight of newborn . Based on the classification models, an optimal model in forecasting standard weight of newborns was built as well. The researched results could be useful information in caring health of pregnant women and applied to many other problems in reality.
Keywords: Classification, error, multivariate, multivariate, weight of newborn

Tóm tắt

Từ số liệu thực tế được thu thập tại Bệnh viện Phụ sản Thành phố Cần Thơ, bằng các phương pháp phân tích thống kê đơn biến và đa biến, bài viết xác định các nhân tố và nhóm các nhân tố có ý nghĩa thống kê ảnh hưởng đến trọng lượng trẻ sơ sinh. Dựa trên các mô hình phân loại, bài viết cũng xây dựng mô hình tối ưu trong dự báo trọng lượng trẻ sơ sinh đủ cân. Kết quả nghiên cứu là thông tin hữu ích trong chăm sóc sức khỏe bà mẹ mang thai và có thể áp dụng cho nhiều vấn đề khác trong thực tế.
Từ khóa: Đa biến, đơn biến, phân loại, sai số, trọng lượng của trẻ sơ sinh

Article Details

Tài liệu tham khảo

Andrew, R., 2011. Introducing ANOVA and ANCOVA. SAGE. London, 192 pages.

Alvin, C. R., 2002. Methods of Multivariate Analysis. John Wiley & Sons. New York, 727 pages.

Donald, C., 1997. Log-linear Models and logistic regression. Springer. New York, 507 pages.

Pham–Gia, T., Turkkan, N. and Tai, Vovan., 2008. The maximum function in statistical discrimination analysis. Commun. in Stat–Simulation computation. 37(2): 320-336.

Roxy, P., Chris, O., Jay, D., 2008. Statistics and data analysis. Thomson. New York, 619 pages.

Scott, D. W., 1992. Mutivariate density estimation: Theory, practice and visualization. Wiley & Son, New York, 345 pages.

Tai, V.V., 2016. L1-distance and classification problem by Bayesian. J. Appl. Stat (online first: http://dx.doi.org/10.1080/02664763.2016.1174194).

Thao, N.T., Tai, V.V., 2016. A new approach for determining the prior probabilities in the classification problem by Bayesian method, Adv Data Anal Classif (online first: http://link.springer.com/article/10.1007/s11634-016-0253).

Webb, A., 2000. Statistical pattern recognition. Wiley & Sons, New York, 645 pages.