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
- Tez No: 507132
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KAMİL ALAKUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Sağkalım analizi genel olarak tedaviden sonra hastaların beklenen sürelerinin tahmini, deney ve kontrol gruplarında beklenen yaşam sürelerinin karşılaştırılması, çeşitli konularda risk etkenlerini, tedavi başarılarını ortaya koyabilmesi açısından önem taşımakta ve tıbbın çeşitli alanlarında kullanılmaktadır. Bu çalışmada; En Çok Olabilirlik Metodu (EÇOK) kullanılarak sansürlü ve sansürsüz örneklemlerde sağkalım analizinde kullanılan olasılık dağılımlarının parametre tahminleri çalışılmıştır. Aynı zamanda bu olasılık dağılımlarının her biri ile ilgili detaylı bilgi verilmiş olup, parametrelerin bilgi matrisi oluşturularak güven aralıkları tahmin edilmiştir. Uygulama olarak, 4. Bölümde S-Plus İstatistik programında simülasyon yöntemi kullanılarak üretilen veriler ve 5. Bölümde gerçek yaşamdan alınan örneklemler ile parametrelerin tahmin edicileri belirlenmiş ve en iyi dağılımı belirlemede Akaiki Bilgi Kriteri (AIC) temel alınmıştır.
Özet (Çeviri)
Survival analysis generally predicts the expected duration of patients after treatment and has an importance in comparison of survival time in experimental and control groups and to show the treatment successes and risk factors in various matters. Also, it is used in various fields of medicine. In this study, the parameter estimations of probability distributions used in survival analysis in censored and uncensored samples have been studied with using maximum possible estimation method (MLE). Meanwhile, detailed information about each of these probability distributions is given and confidence intervals are predicted by creating information matrix of parameters. For the application, the data in section 4 generated with using the simulation method in the S-Plus Statistical Program and in section 5, the estimators of the parameters and samples taken from the real life are determined and the AIC criterion is identified as a base to determine the best distribution.
Benzer Tezler
- Sağ kalım analizinde parametre tahmini, test istatistikleri ve bir uygulama
Parameter estimation and test statics in survival analysis and an application
ALİ TUNCAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. KAMİL ALAKUŞ
- Sansürlü veriler için sağkalım analizi ve gerçek verilere uygulaması
Survival analysis for censored data and its application to real data
YÜKSEL TERZİ
- Parametrik sağkalım analizi ve böbrek grefti üzerine bir uygulama
An application on parametric survival analysis and kidney graft
ELİF ÇİNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyoistatistikKaradeniz Teknik Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL İBRAHİM ŞAHİN
- Orantılı Hazard regresyon modelinde artıkların incelenmesi ve bir uygulama
Examination of residuals in proportional Hazard regression model and an application
PINAR YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KAMİL ALAKUŞ
- Sağkalım verilerinde kullanılan ağaç tabanlı yöntemlerin karşılaştırılması
Comparison of tree-based methods used in survival data
AYŞEGÜL YABACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
BiyoistatistikUludağ ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ SIĞIRLI