Üstel orantılı hazard regresyon modelinde artıkların incelenmesi ve bir uygulama
Analysis of residuals in exponential proportional hazard regression models and an application
- Tez No: 306892
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. KAMİL ALAKUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, İstatistik, Biostatistics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Sağ kalım analizinde bağımlı değişken sağ kalım süresidir. Hem sağ kalım hem de diğer istatistiksel analizlerde parametrik modeller, parametrik olmayan modellere göre daha kolay ve anlaşılırdır. Üstel orantılı hazard regresyon modeli, uygulamalarda en sık rastlanan parametrik modeldir. Model için temel varsayım, üstel dağıldığı varsayılan sağ kalım süresi üzerinde etkisi olan değişkenlerin zaman içerisinde sabit olmasıdır. Bu varsayımı test etmek için birçok yöntem kullanılır. Bu yöntemlerden bir tanesi de artık grafiklerinin analizidir.Bu çalışmanın genel bilgiler bölümünde, sağ kalım analizinde kullanılan veri yapısı ve özellikleri, fonksiyonlar ve aralarındaki ilişkiler verildi. Materyal ve yöntem bölümünde, parametrik ve parametrik olmayan yöntemler, üstel orantılı hazard regresyon modeli açıklanarak sağ kalım analizinde kullanılan temel artıklar üstel dağılım varsayımı altında incelendi.Uygulama bölümünde, West Virginia Üniversitesi Tıp Merkezi'nde çoklu kan kanseri teşhisi ile tedavi edilen 65 hastadan toplanan veriler kullanıldı. Sağ kalım sürelerinin üstel dağılıp dağılmadığı araştırıldı. Modele dahil edilecek olan önemli değişkenler belirlenerek en iyi üstel orantılı hazard regresyon modeli oluşturuldu. Bu model üzerinde artıklar grafikler yardımıyla incelendi ve orantılılık varsayımının sağlanıp sağlanmadığı tartışıldı.
Özet (Çeviri)
The survival time is dependent variable in the survival analysis. Parametric models are easier and more understandable than non-parametric models in both survival and the other analysis. In applications, the most common parametric model is exponential proportional hazard regression model. The basic assumption of the model is constant of the hazard ratio of variables which are affected on survival time. There are many methods for proportionality assumption investigation. One of them is analysis of residuals chart.In this study; data with structures and proporties, significant functions and their relationships between each other have been given in the general informations section. Then, in the material and method section; the parametric and non-parametric models, the exponential proportional hazard regression model have been explained. The basic residuals used in survival analysis have been investigated under assumption of exponential distribution.Data which is collected from 65 patient of multiple myeloma in Medical Center in West Virginia University has been used in the applications section. Their survival times have been analyzed whether they have exponential distribution or not. The important variables for the model have been selected by the Forward Selection Method. Then, the model of exponential proportional hazard regression has been formed. Finally, the residuals have been checked over the model and assumption of proportionality has been discussed.
Benzer Tezler
- 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
- 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
- Boylamsal ve yaşam verilerinin parametrik bileşik modellemesi
Parametric joint modelling of longitudinal and survival data
ELİF DİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyoistatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURU KARASOY
- Online anomaly detection with kernel density estimators
Çekirdek yoğunluk tahmincileri ile çevrimiçi anomali tespiti
MİNE KERPİÇÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT
YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN ÖZKAN
- Mobil telsiz haberleşmesinde girişim-giderimli çok yollu birleştirme ve karar geri beslemeli denkleştirmenin ortak kullanımı
Joint decision feedback equalization and interference-cancelling multipath combining for mobile radio systems
SEÇKİN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR ERTUĞ