Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "survival data analysis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Unbiased Estimation of Survival Probabilities for Censored Data with Known Censoring Times
Nieobciążona estymacja prawdopodobieństw przeżycia w modelu z obserwowalnymi czasami cenzurowania
Autorzy:
Rossa, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904687.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
survival analysis
censored data
non-parametric estimation
Reduced-Sample Estimator
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 194
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Survival analysis on data streams: Analyzing temporal events in dynamically changing environments
Autorzy:
Shaker, A.
Hüllermeier, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331440.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
data stream
survival analysis
event history analysis
earthquake data
Twitter data
strumień danych
analiza przeżycia
Opis:
In this paper, we introduce a method for survival analysis on data streams. Survival analysis (also known as event history analysis) is an established statistical method for the study of temporal “events” or, more specifically, questions regarding the temporal distribution of the occurrence of events and their dependence on covariates of the data sources. To make this method applicable in the setting of data streams, we propose an adaptive variant of a model that is closely related to the well-known Cox proportional hazard model. Adopting a sliding window approach, our method continuously updates its parameters based on the event data in the current time window. As a proof of concept, we present two case studies in which our method is used for different types of spatio-temporal data analysis, namely, the analysis of earthquake data and Twitter data. In an attempt to explain the frequency of events by the spatial location of the data source, both studies use the location as covariates of the sources.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 1; 199-212
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On robust inference for the Cox model - the coxrobust package
Odporny test istotności dla modelu Coxa - teoria i zastosowania
Autorzy:
Bednarski, Tadeusz
Borowicz, Filip
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907044.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
robust estimation
survival data analysis
Opis:
A methodology supporting the COXROBUST package, designed for the robust inference in the Cox regression model, is presented. Basic functions of the package and its data analytic capabilities are described.
Pierwsza części wykładu będzie prezentacją programu statystycznego służącego odpornej estymacji w modelu Сох’a - aplikacja opracowana na podstawie metody T. Bednarskiego (1993). Program ten została dołączony do zestawu pakietów statystycznych języka R, budowanego w ramach otwartego projektu. Teoretyczna część wykładu poświęcona będzie zagadnieniu odpornej weryfikacji istotności modelu Cox’a. Przedstawione będą wyniki analityczne związane z granicznym rozkładem stosownie zmodyfikowanej statystyki Walda - bazującej na odpornej estymacji parametrów regresji w modelu Cox’a. Ponadto zaprezentowane będą wyniki Monte Carlo umożliwiające ocenę stopnia bliskości rozkładu asymptotycznego z wynikami empirycznymi dla skończonych prób. Zaproponowana statystyka testowa została dołączona do wspomnianego wcześniej pakietu statystycznego.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of Censored Life-tables with Covariates by Means of Log-linear Models
Analiza tablic trwania żyda dla danych cenzurowanych z wykorzystniem modeli logarytmiczno-liniowych
Autorzy:
Rossa, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904919.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
survival analysis
censored data
life-tables
log-linear models
Opis:
In survival analysis the subject of observation is duration of time until some event called failure event. Often in such studies only partial information on the length of failure time is available what yields the so-called right-censored observations. The main interest in survival analysis is either to estimate the distribution of the true failure time or to identify the relationship between the true failure time and a set of some covariates. Additional troublesome point of theory and application of survival techniques is treatment of grouped observations (life-tables) along with incorporating covariates. In the paper a new approach is considered which allows to treat the censored life-table with qualitative covariates as a standard contingency table. Such a table can be further analysed by means of log-linear models or other standard multivariate inference techniques.
W pracy przedstawiono propozycję analizy tablicy trwania życia dla danych prawostronnie cenzurowanych. Przedstawiona metoda pozwala na sprowadzenie takiej tablicy do wielowymiarowej tablicy kontyngencyjnej, którą można analizować standardowymi technikami wielowymiarowego wnioskowania statystycznego, np. za pomocą modeli logarytmiczno-liniowych.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2004, 175
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies