Geri Dön

A Bayesian joint model for recurrent events and longitudinal covariates

Tekrarlayan olaylar ve uzunlamasına bağımsız değişkenler için bayesci bileşık model

  1. Tez No: 606999
  2. Yazar: MÜNİRE TUĞBA ERDEM ALADAĞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEYNEP IŞIL KALAYLIOĞLU AKYILDIZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Bayes istatistiksel karar teorisi, Biyoistatistik, Gürbüz istatistik, Panel veri modelleri, Sansürlü veri, Veri yorumlama-istatistiksel, Zamansal veri modeli, Bayesian statistical decision theory, Bioistatistics, Robust statistic, Panel data models, Censored data, Data interpretation-statistical, Time data model
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde tekrarlamalı olaylar ve zamana bağlı olan veya olmayan bağımsız değişkenler için Bayesci perspektiften bileşik bir model önerilmiştir. Paylaşılan kırılganlık terimleri modele yaşama devam süreci ve uzunlamasına veri arasındaki birlikteliği kurmak için eklenmiştir. Yaşama devam süreci paylaşılan kırılganlık terimleri içeren hızlandırılmış başarısızlık zamanı modeli ile kurulmuştur. Uzunlamasına bağımsız değişkenler ise büyüme eğrisi modeli ile tanımlanmıştır. Paylaşılan kırılganlık terimleri Dirichlet süreci karma modeline sahiptir. Bu sayede gözlemlenemeyen terimler için sağlam bir tahmin sağlanmış olmuştur. Önerilen modelin farklı dağılım varsayımları altında nasıl çalıştığını incelemek için bir simulasyon çalışması yapılmıştır. Sonuçta, önerilen modelin iki-tepeli, çarpık ve ağır kuyruklu dağılımlar için sağlam bir model olduğu bulunmuştur. Model ülseratif kolit datasının analizinde kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis a joint model for recurrent event data and time dependent/independent covariates is proposed in Bayesian perspective. Shared frailties are employed for the association between survival and longitudinal processes. Survival data part of the model is Accelerated failure time model with shared frailties, whereas longitudinal part of the model has random effects model for covariates. We consider Dirichlet process mixture approach for the shared frailties. A simulation study is conducted to assess the performance of the proposed joint model under several random effects distributions and evaluate the sensitivity of the inference in this framework to the true but unknown shared frailty distribution. Simulation results show that proposed method is robust to underlying bimodal, skewed and heavy tailed distributions. Finally joint model is implemented on a retrospectively collected ulcerative colitis data.

Benzer Tezler

  1. Predictive and adaptive channel estimation models for cooperative wireless communications

    İşbirlikli kablosuz haberleşme için öngörüsel ve adaptif kanal kestirim modelleri

    OMAR GATERA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET HAMDI KAYRAN

  2. Computational modeling of theory of mind: A Bayesian analysis of demonstrative use

    Zihin kuramının hesaplamalı modellenmesi: Göstergeç kullanımının Bayesçi analizi

    ALAZ AYDIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    PsikolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. MURAT PERİT ÇAKIR

  3. Bayesian model pooling for the analysis of generalized linear models with missing-not-at-random covariates

    Rastgele olmayan kayıp verili değişkenler içeren genelleştirilmiş doğrusal modellerin analizi için Bayesiyen model havuzu

    SEZGİN ÇİFTÇİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP IŞIL KALAYLIOĞLU AKYILDIZ

  4. Çok değişkenli bernoulli dağılımı ile değişken seçimi için özgün bir bayesçi çıkarım yöntemi ve uygulamaları

    A novel bayesian inference method for variable selection using multivariate bernoulli distribution and its applications

    ZEYNEP BAL TÜRKEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR

    PROF. DR. MEHMET GÖNEN

  5. Hayvan ıslahında boğa modelinin Gibbs örneklemesi kullanılarak Bayesian analizi

    Bayesian analysis for sire model using Gibbs sampling in animal breeding

    AŞKIN GALİÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    ZiraatAkdeniz Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. ZİYA FIRAT