Temat: parametric survival models - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Modelling the Duration of the First Job Using Bayesian Accelerated Failure Time Models
Modelowanie czasu trwania pierwszej pracy z wykorzystaniem Bayesowskich modeli przyspieszonej porażki AFT
Autorzy:: Grzenda, Wioletta
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/655081.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: parametryczne modele przeżycia
modele AFT
podejście Bayesowskie
MCMC
zatrudnienie
parametric survival models
AFT models
the Bayesian approach
employment
Opis:: W niniejszym artykule poddano analizie czas trwania pierwszej pracy osób w wieku 18–30 lat. Celem badania jest znalezienie rozkładu, który najlepiej opisuje badane zjawisko. W modelowaniu wykorzystano modele przyspieszonej porażki AFT w ujęciu Bayesowskim. Wykorzystanie podejścia Bayesowskiego rozszerzyło dotychczasowe badania przez możliwość uwzględnienia w badaniu informacji a priori oraz umożliwiło porównywanie rozkładów parametrów modeli. Ponadto dało możliwość porównania mocy wyjaśniającej konkurencyjnych modeli na gruncie teorii Bayesowskiej. Z wykorzystaniem zaproponowanych metod porównano czas trwania pierwszej pracy dla kobiet i mężczyzn.
In this paper, the duration of the first job of young people aged 18–30 has been analyzed. The aim of the work is to find the distribution which best describes the investigated phenomenon. Bayesian accelerated failure time models have been used for modelling. The use of the Bayesian approach made it possible to extend past research. More precisely, prior information could be included in the study, which let us compare distributions of model parameters. Moreover, the comparison of explanatory power of competing models based on the Bayesian theory was possible. The duration of the first job for men and women was also compared using the abovementioned methods.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 4, 330
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: The Significance of Prior Information in Bayesian Parametric Survival Models
Znaczenie informacji a priori w bayesowskich parametrycznych modelach przeżycia
Autorzy:: Grzenda, Wioletta
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/905774.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: survival parametric models
Bayesian inference
prior distribution
MCMC method
unemployment
Opis:: The Bayesian approach gives the possibility of using in the research additional information that is external to the sample. The primary objective of this paper is to analyse the impact of the prior information on the posterior distribution in Bayesian parametric survival models. In this work the exponential models and Weibull models with different prior distributions have been estimated and compared. The aim of this research is to investigate the determinants of unemployment duration. The models have been estimated using Markov chain Monte Carlo method with Gibbs sampling.
W pracy przedstawiono parametryczne modele przeżycia w ujęciu bayesowskim. Podejście bayesowskie wymaga zadania rozkładów a priori dla szacowanych parametrów modelu. Rozkład a priori parametru jest rozkładem prawdopodobieństwa, który wyraża całą wiedzę badacza o szacowanym parametrze przed sprawdzeniem aktualnych danych. W literaturze przedmiotu często spotyka się nieinformacyjne rozkłady a priori, które wyrażają brak wstępnej wiedzy badacza o szacowanych parametrach modelu. W celu pokazania znaczenia informacji a priori oraz jej wpływu na rozkład a posteriori oszacowano kilka parametrycznych modeli przeżycia przy różnych rozkładach a priori. Przedmiot badań stanowią determinanty długości czasu pozostawania bez pracy.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Model proporcjonalnego hazardu Coxa przy różnych sposobach kodowania zmiennych
The Cox proportional hazard model for different methods of encryption of variables
Autorzy:: Markowicz, Iwona
Stolorz, Beata
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1808301.pdf
Data publikacji:: 2009-06-30
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: analiza przeżycia
modele semiparametryczne
model regresji Coxa
kodowanie
survival analysis
semi-parametric models
Cox regression model
encryption
Opis:: Metody analizy przeżycia są coraz częściej stosowane w badaniach zjawisk społeczno-ekonomicznych. Ze względu na brak konieczności znajomości rozkładu badanej zmiennej losowej szczególną wagę przywiązuje się do modeli nieparametrycznych bądź semiparametrycznych. Coraz powszechniej wykorzystywane są one do badania zjawisk innych niż czas trwania życia ludzkiego. Warunkiem stosowania modeli analizy przeżycia jest odpowiednia baza danych umożliwiająca wyznaczenie czasu trwania zdefiniowanego stanu dla poszczególnych jednostek badanej zbiorowości. Zazwyczaj są to badania retrospektywne z wykorzystaniem sporządzanych rejestrów. Przykładem takiej bazy danych jest rejestr bezrobotnych. Celem artykułu jest wskazanie wpływu sposobu kodowania zmiennych na oszacowania parametrów modelu regresji Coxa i ich interpretację. Autorki przedstawiły również związek między parametrami modelu szacowanymi dla danych zakodowanych w dwojaki sposób. Badaną kohortę stanowią osoby bezrobotne wyrejestrowane w określonym okresie czasu. Podziału na podgrupy dokonano ze względu na wiek, który jest determinantą czasu poszukiwania pracy.
Methods of survival analysis are more and more often used in analysis of social and economic occurrences. Due to lack of distributional information regarding the random variable, much attention is put on non-parametric or semi-parametric models. They are more and more commonly used for analysis of occurrences different than life expectancy. The condition of use of models of survival analysis is appropriate database that makes possible estimation of duration time of defined state for particular elements of analysed population. They are usually retrospective analyses with use of records. The example of such database is unemployment records. The article presents results of analysis of influence of encryption of variables on estimation of parameters of the Cox proportional hazard model and their interpretation. The authors also presented correlation between parameters of the model estimated for the data encrypted in two ways. The cohort consisted of the unemployed persons unregistered in specific period. Sub-clusters were allocated with respect to age that is a determinant of period of waiting for a job.
Źródło:: Przegląd Statystyczny; 2009, 56, 2; 106-115
0033-2372
Pojawia się w:: Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Examining Selected Theoretical Distributions of Life Expectancy to Analyse Customer Loyalty Durability. The Case of a European Retail Bank
Ocena wybranych rozkładów teoretycznych trwania życia do analizy lojalności klientów na przykładzie europejskiego banku detalicznego
Autorzy:: Kubacki, Dominik
Kubacki, Robert
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1033690.pdf
Data publikacji:: 2020-11-04
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: analiza przeżycia
wartość życiowa klienta
bankowość
modele parametryczne
estymator Kaplana–Meiera
survival analysis
customer lifetime value
banking
parametric models
Kaplan–Meier estimator
Opis:: One of the key elements related to calculating Customer Lifetime Value is to estimate the duration of a client’s relationship with a bank in the future. This can be done using survival analysis. The aim of the article is to examine which of the known distributions used in survival analysis (Weibull, Exponential, Gamma, Log‑normal) best describes the churn phenomenon of a bank’s clients. If the aim is to estimate the distribution according to which certain units (bank customers) survive and the factors that cause this are not so important, then parametric models can be used. Estimation of survival function parameters is faster than estimating a full Cox model with a properly selected set of explanatory variables. The authors used censored data from a retail bank for the study. The article also draws attention to the most common problems related to preparing data for survival analysis.
Jednym z kluczowych elementów związanych z wyliczaniem wartości klienta w czasie (Customer Life Time Value) jest oszacowanie długości trwania relacji klienta z bankiem w przyszłości. Można ją oszacować z wykorzystaniem metod analizy przeżycia. Celem artykułu jest sprawdzenie, który ze znanych rozkładów wykorzystywanych w analizie przeżycia (Weibulla, wykładniczy, gamma, logarytmicznie normalny) najlepiej opisuje zjawisko odejść klientów z banku. Jeśli celem jest oszacowanie rozkładu, według którego „przeżywają” określone jednostki (klienci banku), a czynniki, które to powodują, nie są aż tak istotne, to modele parametryczne mogą być wykorzystane. Oszacowanie parametrów funkcji przeżycia jest szybsze niż oszacowanie pełnego modelu Coxa z odpowiednio dobranym zestawem zmiennych objaśniających. Do badania wykorzystano dane cenzurowane banku detalicznego. W artykule zwrócono uwagę na najczęstsze problemy związane z przygotowaniem danych do analizy przeżycia.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2020, 4, 349; 81-92
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "parametric survival models" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język