Geri Dön

Examination of the proportional Hazard assumption in Cox regression model

Cox regresyon modelinde oransal Hazard varsayımının incelenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 508053
  2. Yazar: AYHAN YAĞCI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜL VUPA ÇİLENGİROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

Sağ kalım analizi terimi, belirli bir zaman dilimde belirli bir olaya kadar geçen süreyi kaydettiğimiz verilerin analizini ifade eder. Olay genellikle“başarısızlık”olarak adlandırılır ve zamanın uzunluğu“başarısızlık zamanı”olarak adlandırılır. Bireylerin sağ kalım süreleri arasındaki fark, parametrik olmayan Kaplan-Meier yöntemi, yarı parametrik yaşam tablosu yöntemine ve parametrik yöntemlere göre analiz edilebilir. Ek olarak, sağ kalım üzerindeki değişkenleri modellemek için en yaygın yaklaşım Cox regresyon (orantısal tehlikeler) modelidir. Ancak Cox regresyon modelini kullanmak için orantılı tehlike varsayımının sağlanması gerekmektedir. Sağ kalım analizinde kullanılan yöntemler, günümüzde biyoloji, mühendislik, tıp, kalite kontrol ve finans alanında kredi riski modellemesi gibi birçok yerde uygulanmaktadır. Türkiye'de ulaşım alanında sağ kalım analizinin uygulanması çok yaygın değildir. Bu çalışmada. 2012-2014 yılları arasında İzmir ESHOT (Elektrik, Su, Havagazı, Otobüs ve Troleybüs) genel müdürlüğünden şoförlerin yaptığı kazalardan alınan gerçek bir veri seti kullanılmıştır. Sonuç değişkeni, ilk kaza gerçekleşene kadar geçen süre olan sağ kalım süresidir. Açıklayıcı değişkenler, kazanın yapıldığı bölge, trafik sıkışıklığı, otobüsün kapasitesi, yolcu sayısı, durak sayısı, otobüs türü, şoförün yaşı ve şoförün deneyimidir. Cox regresyon modelinde oransal hazard varsayımı“log(-log) grafiği”,“Schoenfeld artık grafikleri”,“beklenen gözlenen grafikleri”,“Arjas grafikleri”ve“zamana bağlı açıklayıcı değişken method”yöntemleri kullanılarak incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

The term survival analysis stands for the analysis of data where we have recorded the time period from a defined time origin up to a certain event for a number of individuals. The event is often called a“failure”and the length of time is called the“failure time”. The difference between individuals' survival periods can be analysed using the nonparametric Kaplan-Meier method, semi parametric life table method and parametric methods. In addition, the most common approach to model covariate effects on survival is the Cox regression (proportional hazards) model where it is necessary that the proportional hazards assumption holds Cox regression model. The methods used in survival analysis are now applied in many fields, such as biology, engineering, medicine, quality control and credit risk modeling in finance. However, the application of survival analysis in the field of transport in Turkey has not been studied much. We studied a real data taken from İzmir ESHOT (Electricity, Water, Water Gas, Bus and Trolleybus) headquarters consisting of drivers accidents that happened between 2012-2014 years. The outcome variable is the survival time that is the time passed until the first accident happens. The explanatory variables are the district, the traffic jam, the bus capacity, the passenger number, the station number, the bus type, the driver age and the driver experience. We examined the proportional hazards assumption with“log(-log) plots”,“Schoenfeld residual plots”,“expected vs observed plots”,“Arjas plots”and“using time dependent explanatory variables methods”.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    769268

    Analysis of factors affecting survival times of patients with COVID-19 by cox regression model

    COVID-19'lu hastaların sağ kalım sürelerini etkileyen faktörlerin cox regresyon modeli ile analizi

    ALI SALEH MAHDI ALTARISH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAMİL ALAKUŞ

  2. Tez No

    59672

    Cox regresyon modeli ve sağlık bilimlerine uygulanması

    Cox regression model

    NECLA GEDİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Tıbbi Biyolojiİstanbul Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RİAN DİŞÇİ

  3. Tez No

    284792

    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

    Türkçe

    2011

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KAMİL ALAKUŞ

  4. Tez No

    406777

    Birincil membranöz glomerülonefritte 4CD varlığının ve yoğunluğunun böbrek hasarlanma derecesi ve böbrek sağkalımı ile birlikteliği

    Association of the presence and quantity of C4D with the severity of the kidney injury and the kidney longevity in patients with primary membranous glomerulonephritis

    ESRA GÖKÇE

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    NefrolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANER ÇAVDAR

  5. Tez No

    813504

    Zayıf zemin üzerine inşa edilen sismik taban yalıtımlı binaların performanslarının incelenmesi

    Investigation of the performance of seismic base-isolated buildings built on weak soil

    GÖKAY DENİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN FAHJAN

Geri Dön