Yaşam çözümlemesinde orantısız hazard modeli
Nonproportional hazard model in survival analysis
- Tez No: 169086
- Danışmanlar: PROF.DR. TEKİN SÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Cox regresyon modeli, Hazard oranı, Orantısız hazard, Schoenfeld artıkları, Arjas grafiği, Log-(log) yaşam eğrisi, Tabakalandırılmış Cox regresyon modeli, Genişletilmiş Cox regresyon modeli, Ağırlıklandırılmış Cox regresyon modeli, Cox regression model, Hazard ratio, Nonproportional hazard, Schoenfeld residuals, Arjas plots, Log(-log) survival curve, Stratified Cox regression model, Extended Cox regression model, Weighted Cox regression model
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE ORANTISIZ HAZARD MODELİ Nihal Ata ÖZ Yaşam çözümlemesinde temel modelleme yöntemlerinden biri Cox regresyon modelidir. Cox regresyon modelinin kullanılabilmesi için orantılı hazard varsayımının sağlanması gerekmektedir. Ancak çoğu kez yapılan çalışmalarda bu varsayım incelenmeden Cox regresyon modeli kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, orantılı hazard varsayımını açıklamak ve orantısız hazardların varlığında kullanılabilecek modelleme yöntemlerini incelemektir. Çalışmanın ikinci bölümünde, yaşam çözümlemesinde kullanılan genel kavramlar, fonksiyonlar, regresyon modelleri, yaşam ve hazard fonksiyonlarının parametrik olmayan tahminleri verilmiştir. Üçüncü bölümde, Cox regresyon modeline ilişkin temel kavramlar açıklanmıştır. Dördüncü bölümde ise, orantılı hazard varsayımının incelenmesi için kullanılan yöntemler ve orantısız hazard durumunda kullanılan yöntemler verilmiştir. Tabakalandırılmış Cox regresyon modeli için herbir tabakaya ilişkin etkileşimli ve etkileşimsiz modeller incelenmiştir. Orantısızlığa neden olan değişkene göre yapılan tabakalandırma sonucu elde edilen etkileşimli model ile orantısızlığa neden olan değişkenlerin ve bu değişkenlerin diğer değişkenlerle çarpımını içeren etkileşimli modelin p katsayıları arasındaki bağıntı genelleştirilmiştir. Ayrıca genişletilmiş Cox regresyon modeli, bu modele ait hazard oranlan incelenmiş ve ağırlıklandırılmış Cox regresyon modeli hakkında bilgi verilmiştir. Son bölümde, gerçek bir veri kümesi kullanılarak çalışmada incelenen yöntemlerin uygulaması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
NONPROPORTIONAL HAZARD MODEL IN SURVIVAL ANALYSIS Nihal Ata ABSTRACT The main modelling method used in survival analysis is the Cox regression model. Checking the proportionality of hazards should be an integral part of the Cox regression model. However, in most of the studies Cox regression model is used without investigating this assumption. So, the aim of this study is to clarify proportional hazard assumption and investigate the methods which can be used when the hazards are nonproportional. In the second part of this study, general structures, functions, regression models, nonparametric estimation of survival and hazard functions of survival analysis are given. In the third part, basic information about Cox regression model is explained. In the fourth part of the study, the methods which are used to check the proportionality assumption and the methods which are used in the case of nonproportional hazards are given. For the stratified Cox regression model, interaction and no-interaction models are introduced. The relation between p coefficients is generalized for two different ways of defining interaction model. In addition, extended Cox regresyon model, hazard ratios belong to this model are introduced and the information about the weighted Cox regression model is given. Finally, a numerical example solved to clarify methods, given in the third and fourth part of the study.
Benzer Tezler
- Yaşam verilerinin çözümlenmesinde yarışan riskler
Competing risks in the analysis of survial data
DURDU SERTKAYA
- Yaşam çözümlemesinde iyileşme modelleri
Cure models in survival analysis
PINAR KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAL ATA TUTKUN
- Yaşam çözümlemesinde zayıflık modelleri
Frailty models in survival analysis
DİREN YEĞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAL ATA TUTKUN
- Yaşam çözümlemesinde eş zamanlı yaşam süreleri
Tied survival times in survival analysis
SENA KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURDU KARASOY