Regresní modely pro cenzorovaná data

Bc. Jakub Perniš

Diplomová práce

Regression models for censored data

Abstract:

This diploma thesis concerns regression models for censored data. We introduce concept of counting process and state nonparametric estimators of cumulative hazard and survival function. We discuss in detail Cox regression model and Aalen additive regression model, which are then applied on real data. For computational purposes we use software R.

Abstract:

Táto diplomová práca sa zaoberá regresnými modelmi pre cenzúrované dáta. Predstavíme pojem čítacieho procesu a uvedieme neparametrické estimátory kumulatívneho rizika a funkcie prežitia. Podrobne preberieme Coxov regresný model a Aalenov aditívny regresný model, ktoré následne aplikujeme na reálne dáta. Na výpočetné účely používame software R.

Klíčová slova

analýza prežitia, čítací proces, Nelson-Aalenov odhad, Kaplan-Meierov odhad, Coxov regresný model, Aalenov aditívny regresný model, survival analysis, counting process, Nelson-Aalen estimator, Kaplan-Meier estimator, Cox regression model, Aalen additive regression model

Jazyk práce: slovenština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 14. 5. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 12. 6. 2018
• Vedoucí: Mgr. Andrea Kraus, M.Sc.
• Oponent: Mgr. David Kraus, Ph.D.

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Matematika / Statistika a analýza dat