Sansürlü veriler için sağkalım analizi ve gerçek verilere uygulaması
Survival analysis for censored data and its application to real data
- Tez No: 136045
- Danışmanlar: PROF. DR. YÜKSEL BEK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Censored data, Truncation data, Cox Proportional Hazards Model, Strata
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 182
Özet
IV SANSÜRLÜ VERİLER İÇİN SAGKALIM ANALİZİ VE GERÇEK VERİLERE UYGULAMASI ÖZET Bu çalışmada sağdan sansürlü veriler için sağkalım analizi yöntemleri kullanıldı. Sağkalım fonksiyonları arasındaki farklar parametrik olmayan testlerle bulundu. İki sağkalım fonksiyonunu karşılaştıran testler birbirleriyle karşılaştırıldı. Sağkalım sürelerine etkileri araştırılan prognostik faktörler, yarı parametrik bir yöntem olan Cox regresyon yöntemi ile incelendi. Çeşitli model kurulumlanna bakılarak, en uygun model seçimine gidildi. Seçilen modelin Cox oransal hazard modeli varsayımım sağladığı gösterildi. Modelde etkisi önemli düşünülen değişkenler tabakalı alınarak, tabakalı Cox regresyon yöntemi kullanıldı. Bulunan tabakalı Cox regresyon yöntemi ile Cox regresyon yöntemi karşılaştırıldı. Ayrıca sağkalım sürelerinin parametrik bir dağılım gösterip göstermediğine bakılarak, parametrik regresyon modelleri ile Cox regresyon yöntemi karşılaştırılmıştır. Modeldeki parametre tahminleri için farklı kısmi olabilirlik tahmin yöntemleri bulunarak bu talıminler karşılaştırıldı. Çalışmada tartışılan yöntemlerin gerçek iki set veri üzerinde uygulaması yapıldı. İlk uygulama lösemi teşhisi konan ALL ve AML hastalarına ait bir çalışmadır. ALL ve AML hastalanmn sağkalım süreleri cinsiyet değişkenine göre tabakalandırma yapılarak karşılaştırıldı. Lösemi hastalanmn sağkalım sürelerine etki eden faktörler, Cox regresyon yöntemi ile bulundu. Bu analizin yapılabilmesi için SPSS'te SYNTAX komut dizini modül halinde oluşturuldu. İkinci uygulama kemik iliği naklinde kullanılan interferon-a tedavisi verileri üzerinde yapıldı. Bu uygulamada farklı olarak sağkalım sürelerine uygun parametrik dağılımlar incelendi, model seçimi ile ilgili önemli kriterler üzerinde duruldu ve bu uygulama için en uygun modelin Log-normal regresyon modeli olduğu tespit edildi. Bu uygulamanın yapılabilmesi için S AS MACRO' su yazıldı. Anahtar Kelimeler : Sansürlü veri, Budanmış veri, Cox oransal hazard modeli, Tabaka
Özet (Çeviri)
SURVIVAL ANALYSIS FOR CENSORED DATA AND ITS APPLICATION TO REAL DATA ABSTRACT In this study, survival analysis methods for right censored data were used. The differences among survival functions were obtained using nonparametric tests. Prognostic factors were investigated using Cox regression method which is semi parametric method. Looking at various models, the best model selection was obtained. It was shown that the selected model holds the assumption of Cox proportional hazard model. Taking the variables which have effect on the model as stratified variables, stratified Cox regression was used. This stratified Cox regression method was compared to Cox regression method. Also, looking at whether survival times have parametric distribution or not, we compare parametric regression models with Cox regression method. For parameter estimation in models, different partial likelihood estimations are compared to each other. In our study, there are two applications to real data. First application is about a study on ALL and AML patients, who been diagnosed as leukaemia. Having sex variables as stratified variables, survival times of ALL and AML patients were compared. Factors, which have effect on the survival times of leukaemia patient, were found by using Cox regression methods. In order to perform this analysis SYNTAX command in SPSS was written as module. Second application is about interferon- a treatment used in bone marrow transplant. In this application, as a different aspect, parametric distributions which are suitable for survival times were investigated and important criteria regarding the model selection were emphasised and for this application Log-Normal regression model was determined as the most appropriate model. In order to perform this application MACRO SAS program was written.
Benzer Tezler
- Sansürlü ve sansürsüz sağkalım verileri için parametrik dağılımlarda parametre tahminine katkılar
Contribution to parameter estimation in parametric distributions based on censored and completed survival data
MERVE SEZGİNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
BiyoistatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAMİL ALAKUŞ
- Yaşam analizinde uyarlanmış en çok olabilirlik tahmininin kullanılması ve klasik istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi algoritmaları ile karşılaştırılması
The use of modified maximum likelihood estimation in survival analysis and its comparisons with traditional statistical methods and machine learning algorithms
SİBEL BALCİ
Doktora
Türkçe
2024
BiyoistatistikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEVSER SETENAY ÖNER
- Machine learning methods for survival data
Sağkalım verileri için makine öğrenmesi yöntemleri
TUĞÇE PAKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İDİL YAVUZ
- Zamana bağlı roc analizi ve sağlık alanında uygulamaları
Time-dependent roc analysis and applications in the field of medicine
CEREN EFE
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
BiyoistatistikÇukurova ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKER ÜNAL
- Türk safkan Arap atlarında yarış hayatına etki eden faktörlerin belirlenmesi
Determination of factors affecting the length of racing career in Turkish Arabian horses
DOĞUKAN ÖZEN
Doktora
Türkçe
2014
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAYİL SAFA GÜRCAN