Authors |
|
|||||||
|
||||||||
Supporting Institution |
: | |||||||
|
||||||||
Project Number |
: | |||||||
|
||||||||
Thanks |
: |
Cover Download | Context Page Download |
ayhan topcu 1 , Fahrettin Arslan 2
Çalışma ile sağkalım analizinde yaygın olarak kullanılan ve yarı parametrik bir model olan Cox Regresyon modeli için veri üretilmesi incelenmiş ve Üstel/Weibull parametrik modelleri ile karşılaştırma amacıyla sansürlü ve sansürsüz durumlar için simulasyonlar yapılmıştır. Veri Üstel ya da Weibull dağılımından geldiğinde Cox modeli de uygulanabilir olmaktadır. Parametrik model tahminlerinin Cox modelinden elde edilen tahminlere göre daha doğru olması beklenmektedir. Burada bir karşılaştırma yapılmasının sebebi parametrik modeller yerine Cox modeli tercih edildiğinde ne kadarlık bir kayıp olduğunun görülebilmesidir.
Keywords
Sağkalım Fonksiyonu,
Hazard Fonksiyonu,
Cox Orantılı Hazard Regresyon Modeli,
Weibull Regresyon Modeli,
Üstel Regresyon Modeli,
ayhan topcu 1 , Fahrettin Arslan 2
In this study data generation for Cox Proportional Hazards model, a semi-parametric model commonly used in survival analysis, is investigated and a simulation study is performed in order to compare the parametric (Exponential - Weibull models) and semi-parametric model(Cox Model) for censored and uncensored data. Cox Model is applicable if data is coming from Weibull or Exponential distributions. The estimation results obtained from parametric models are expected to be more accurate than the results of the Cox models. In this paper, it is aimed to see how much accuracy is lost by choosing Cox proportional hazards model instead of parametric models.
Keywords
Survival Function,
Hazard Function,
Cox Proportional Hazard Model,
Weibull Regression Model,
Exponential Regression Model,
Authors |
|
|||||||
|
||||||||
Supporting Institution |
: | |||||||
|
||||||||
Project Number |
: | |||||||
|
||||||||
Thanks |
: |