Sansürlü örneklem altında kompetitif risk data analizi
Competing risk data analysis under censored sample
- Tez No: 380843
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMET BEKÇİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir hastalıkta ölümün ortaya çıkması için birden fazla ölüm nedeni varsa bu nedenlerden hangisi ya da hangilerinin diğerlerine göre öne çıktığına ilişkin olasılıkların hesaplanmasında kompetitif riskler yaklaşımından yararlanılır. Ölümlere birden fazla faktör etki eder ve bu faktörlerden bir tanesi öne çıkarak ölüme neden olur ise buna kompetitif riskler (competing risks) adı verilir. Bu tez çalışmasında ilerleyen tür tip-I ve tip-I sansürleme yöntemleri altında Weibull, Pareto ve BurrXII dağılımları için kompetitif risk analizi uygulanmıştır. Bu dağılımlar için En Çok olabilirlik methodu ile parametre tahminleri elde edilmiştir. Simülasyon çalışmaları ile de farklı durumlar için en çok olabilirlik tahmin edicisinin yan, hata kareler ortalaması ve güven aralıkları elde edilerek, sonuçlar değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In a disease data, if there are more than one cause of death, competing risks approach is used to risk probabilities for determining which cause or causes are preceding.In death-end diseases, many factors can be cause of death. If one of the factors is precedind the cause of death, then this is called competing risks. In this thesis, applied competing risks data for Weibull, Pareto ve BurrXII distribution under progressive type-I censoring and type-I censoring. Maximum likelihood estimation obtained for this distribution's parameters. A simulation study is conducted to investigate the bias, variance and mse of estimates in different case and results are compared for different parameters. A numerical example is also provided.
Benzer Tezler
- Sansürlü örneklem durumunda yaşam modeli ve parametre tahminleri
Life models and parameter estimates in censored sample
TUĞÇE ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İstatistikFırat Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYŞE BUĞATEKİN
- Hibrit sansürleme altında bazı dağılımlar için aralık ve nokta tahmini
Point and interval estimation for some distrubitions under hybrid censoring
EGEMEN ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İstatistikSelçuk Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BUĞRA SARAÇOĞLU
- Soldan sansürlü verilerin farklı istatistiksel yöntemlerle değerlendirilmesi
Evaluation of left-censored data in various statistical methods
MUSTAFA AGAH TEKİNDAL
Doktora
Türkçe
2014
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN YAVUZ
- Sansürlü örneklemler ve istatistiksel sonuç çıkarımı
Censored sample and statistical inference
YENER ÜNAL
- Sağdan sansürlü sağkalım analizinde makine öğrenmesinde sınıflandırma algoritmaların kullanımı
Using of classification algorithms in machine learning for right censored survival analysis
PELİN AKIN
Doktora
Türkçe
2020
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL TERZİ