Diplomová práce

Analýza přežití s využitím bayesovského přístupu

Survival analysis using bayesian approach

Bc. Jakub Skoupý
Anotace

V této diplomové práci se věnujeme modelům analýzy přežití s využitím bayesovského přístupu. Analýza přežití je statistické odvětví zabývající se pozorováním časů do výskytu nějakých událostí. Pracuje také s důležitým pojmem cenzorování, což znamená, že do analýzy jsou zahrnuty i subjekty, u kterých přesnou dobu události neznáme. Bayesovský přístup spočívá v tom, že na parametry použité při modelování …více

Abstract

In this thesis we study survival analysis models using Bayesian approach. Survival analysis is a statistical branch dealing with the observation of time until the occurrence of some events. It also works with the important concept of censoring, which means that the analysis also includes subjects for which we do not know the exact time of the event. The Bayesian approach is that we look at parameters …více

Klíčová slova
Analýza přežití Bayesovská statistika Exponenciální regresní model Weibullův regresní model Cenzorování Bayesovská inference Gibbsův vzorkovač Metropolisův-Hastingsův algoritmus Programovací jazyk R Survival analysis Bayesian statistics Exponential regression model Weibull regression model Censoring Bayesian inference Gibbs sampling Metropolis-Hastings algorithm Programming language R
Zadání práce
Student se bude věnovat metodologii analýzy přežití. Kromě obecných poznatků se zaměří také na bayesovský přístup k odhadům či testům (např. funkce přežití, riziková funkce). Teorii bude dokumentovat implementací na reálných či simulovaných datových souborech v prostředí R. Obsah práce: potřebné pojmy, vlastnosti, metodologie a algoritmy, práce s datovými soubory, odhady parametrů a funkcí, softwarová implementace v R.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
20. 5. 2021 13:22, Mgr. Ondřej Pokora, Ph.D., učo 42536
Plný text práce
7,2 MB / soubor PDF
Přílohy (3)
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
28. 6. 2021
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

Mgr. Ondřej Pokora, Ph.D., učo 42536
ÚMS Ústavy PřF MU

Oponent

RNDr. Bc. Iveta Selingerová, Ph.D., učo 211456
ÚMS Ústavy PřF MU

Literatura

  • KLEIN, John P. a Melvin L. MOESCHBERGER. Survival analysis : techniques for censored and truncated data. 2nd ed. New York: Springer, 2003, xv, 536. ISBN 9781441929853.
  • ALLISON, Paul David. Event history and survival analysis. 2nd ed. Los Angeles: Sage, 2014, xvi, 93. ISBN 9781412997706.
  • FLEMING, Thomas R. a David P. HARRINGTON. Counting processes and survival analysis. Hoboken, New Jersey: Wiley-Interscience, 2005, xiii, 429. ISBN 0471769886.
  • IBRAHIM, Joseph George; Ming-Hui CHEN a Debajyoti SINHA. Bayesian survival analysis. New York, NY: Springer, 2001, xiv, 479. ISBN 0387952772.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Studijní program
Plán
Statistika a analýza dat

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.