Orantılı Hazard modelinin zamana bağlı değişkenlerle genişletilmesi ve çocuk suçluluğu üzerine bir uygulama
Refinment of proportional Hazard model by time dependent variables and an application on juvenile delinquency
- Tez No: 201104
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMEL BAŞAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Yaşam sürdürme analizi zamanla ölçülen değişkenlerin analizinde kullanılan bir yöntemdir. Yaşam sürdürme analizinde en çok kullanılan model Cox tarafından önerilen Cox orantılı hazard regresyon modelidir. Model kolay anlaşılabilir, herhangi bir dağılıma bağlı olmayan ve uygulanması kolay bir regresyon modelidir. Modelin temel varsayımı, yaşam sürdürme zamanı üzerinde etkili olduğu düşünülen değişkenlere ait hazard oranının zaman boyunca sabit olmasıdır. Orantılılık varsayımı birçok yöntemle denetlenebilir. Bu yöntemlerden bir tanesi de zamana bağlı değişkenlerin kullanılmasıdır. Orantılılık varsayımının bozulduğu durumlarda değişen hazard oranını belirlemek ve tahmin edici ile zaman arasındaki ilişkiyi gösterebilmek için zamana bağlı değişkenler kullanılır. v Bu çalışmada Cox orantılı hazard regresyon modeli, orantılılık varsayımının denetlenmesi, zamana bağlı değişkenler, zamana bağlı değişkenler için Cox orantılı hazard modelinin genişletilmesi ve orantılılığın testi için zamana bağlı değişkenlerin kullanımı anlatılmıştır. Uygulama bölümünde çocuk suçluluğu konusunda bir çalışma yapılarak yaşam sürdürme analizinin suç araştırmalarında kullanılabilirliği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Survival analysis are used to analyse the variables that are evaluated by time. The most used model in survival analysis is the Cox proportional hazard regression model which is proposed by Cox. The model is an intelligible regression model and it is easy to apply while it does not depend on any distribution. The basic assumption of the model is the constancy of the hazard ratio of variables which are conceived to affect the survival time, over time. The proportionality assumption is assessed by many methods. One of these methods is the use of time dependent variables. Time dependent variables are used to point out the relation between the predictor and time and to define the hazard ratio that changes when the proportionality assumption is not satisfied. vii In this study, Cox proportional hazard regression model, evaluating the proportionality assumption, time dependent variables, refinement of Cox proportional hazard model for time dependent variables and using time dependent variables for testing the proportionality are described. In the application chapter the utility of survival analysis in criminal studies is shown by a study about juvenile delinquency.
Benzer Tezler
- Cox modeli ile Türkiye imalat sektöründeki finansal başarısızlığın analizi
The analysis of financial failure in Turkish manufacturing sector by using cox model
AYHAN TOPCU
- Alzheimer hastalarında demans durumuna göre ağız bakım parametrelerinin hızlandırılmış başarısızlık zamanı modelinin Bayesci yaklaşımı ile tahminlenmesi: Bir simülasyonu uygulaması
Bayesian accelerated failure time model estimation of oral care parameters associated with dementia status in alzheimer's patients : A simulation application
ILGIN ASENA CEBECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BiyoistatistikMarmara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLNAZ NURAL BEKİROĞLU
- Examination of the proportional Hazard assumption in Cox regression model
Cox regresyon modelinde oransal Hazard varsayımının incelenmesi
AYHAN YAĞCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
BiyoistatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜL VUPA ÇİLENGİROĞLU
- Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik coğrafi veri modelinin belirlenmesi
Determining a geographic data model for the integrated disaster risk exposure
BEKİR TAŞTAN
Doktora
Türkçe
2021
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU
- Uzun dönem bakım sigortasında uzun ömürlülük riskinin fiyatlandırılması
Longevity risk pricing in long-term care insurance
ÇİĞDEM LAZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Aktüerya BilimleriHacettepe ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BÜYÜKYAZICI