BibTex RIS Cite

Yaşam Sürdürme Analizinde Gamma Kırılganlık Modelleri

Year 2017, Volume: 21 Issue: 1, 24 - 30, 15.04.2017

Abstract

Yaşam sürdürme verilerinin analizinde kullanılan modellerin çoğunda tüm birey ya da birimlerin aynı başarısızlık riskine sahip olduğu varsayılmaktadır. Bireylerin bazılarının başarısızlık yapısı diğerlerinden daha farklı olabildiği için bu varsayım her zaman gerçekçi olmamaktadır. Bireylerin oluşturduğu yığında gözlenemeyen bir heterojenlik bulunmaktadır. Bu durum dikkate alınmadığı zaman ciddi sorunlara neden olabilmekte ve yanıltıcı sonuçlara yol açmaktadır. Yaşam sürdürme verisindeki gözlenemeyen heterojenliği tanımlamak üzere kırılganlık modelleri kullanılmaktadır. Genellikle kırılganlık faktörünün temel hazard fonksiyonu üzerinde çarpımsal bir rol oynadığı varsayılmaktadır. Kırılganlık modelleri koşullu modellerdir ve kırılganlık faktörü rastgele bir yapıya sahip olmaktadır. Bu nedenle kırılganlık modellerinde kırılganlık dağılımının belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada orantılı hazard varsayımı altında gamma kırılganlık modeli dikkate alınmış ve gerçek veri setine uygulanmıştır.

References

  • [1] Cox, D. R. 1972. Regression Models and Life Tables. Journal of the Royal Statistical Society, B 34, 187-220.
  • [2] Klein, J. P., Moeschberger M. L. 2003. Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data. Springer, New York, 536 s.
  • [3] Lawless, J. F. 2003. Statistical Models and Methods for Lifetime Data. Wiley, New York, 630 s.
  • [4] Vaupel, J. W., Manton, K. G ., Stallard, E. 1979. The Impact of Heterogeneity in Individual Frailty on the Dynamics of Mortality. Demography, 16, 439-454.
  • [5] Clayton, D., Cuzick, J. 1985. Multivariate Generalizations of the Proportional Hazards Model. Journal of the Royal Statistical Society (A), 148, 82-117.
  • [6] Hougaard, P. 1984. Life Table Methods for Heterogeneous Populations. Biometrika, 71, 75-83.
  • [7] Hougaard, P. 1986. Survival Models for Heterogeneous Populations Derived from Stable Distributions. Biometrika, 73, 387-396.
  • [8] Hougaard, P. 1995. Frailty Models for Survival Data. Lifetime Data Analysis, 1, 255-273.
  • [9] Aalen, O. O. 1988. Heterogenity in Survival Analysis. Statistics in Medicine, 7, 1121-1137.
  • [10] Therneau, T.M., Grambsch, P.M., Pankratz, V.S. 2003. Penalized Survival Models and Frailty. Journal of Computational and Graphical Statistics, 12, 156-175.
  • [11] Huber-Carol C., Vonta F. 2004. Frailty Models for Arbitrarily Censored and Truncated Data. Lifetime Data Analysis, 10, 369-388.
  • [12] Hanagal, D. 2009. Weibull Extension of Bivariate Exponential Regression Model with Different Frailty Distributions. Statistical Papers, 50, 29-49.
  • [13] Hanagal, D. 2010. Modelling Heterogeneity for Bivariate Survival Data by the Compound Poisson Distribution. Model Assisted Statistics and Applications, 5, 1-9.
  • [14] Wienke, A. 2011. Frailty Models in Survival Analysis. Chapman & Hall, New York, 298 s.
  • [15] Duchateau, L., Janssen, P. 2008. The Frailty Model. Springer, New York, 316 s.
  • [16] Aalen, O. O., Borgan, Ø., Gjessing, H., K. 2008. Survival and Event History Analysis: A Process Point of View, Springer, Berlin, 355 s.
  • [17] Hanagal D.D. 2011. Modeling Survival Data Using Frailty Models, Chapman &Hall New York, 312 s.
  • [18] Abbring, J., van den Berg, G. J. 2007. The Unobserved Heteregonity Distribution in Duration Analysis. Biometrika, 94, 87-99.
  • [19] DeHart, D. D., Moran, R. 2015. Poly-Victimization Among Girls in the Justice System: Trajectories of Risk and Associations to Juvenile Offending. Violence Against Women, 21(3), 291-312.
  • [20] Ryan, J.P., Abrams, L.S., Huang, H. 2014. First-Time Violent Juvenile Offenders: Probation, Placement, and Recidivism. Social Work Research, 38(1), 7-18.
  • [21] Göz, Ö. 2007. Orantılı hazard Modelinin Zamana Bağlı Değişkenlerle Genişletilmesi ve Çocuk suçluluğu Üzerine Bir Uygulama. Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 70 s, Ankara.
Year 2017, Volume: 21 Issue: 1, 24 - 30, 15.04.2017

Abstract

References

  • [1] Cox, D. R. 1972. Regression Models and Life Tables. Journal of the Royal Statistical Society, B 34, 187-220.
  • [2] Klein, J. P., Moeschberger M. L. 2003. Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data. Springer, New York, 536 s.
  • [3] Lawless, J. F. 2003. Statistical Models and Methods for Lifetime Data. Wiley, New York, 630 s.
  • [4] Vaupel, J. W., Manton, K. G ., Stallard, E. 1979. The Impact of Heterogeneity in Individual Frailty on the Dynamics of Mortality. Demography, 16, 439-454.
  • [5] Clayton, D., Cuzick, J. 1985. Multivariate Generalizations of the Proportional Hazards Model. Journal of the Royal Statistical Society (A), 148, 82-117.
  • [6] Hougaard, P. 1984. Life Table Methods for Heterogeneous Populations. Biometrika, 71, 75-83.
  • [7] Hougaard, P. 1986. Survival Models for Heterogeneous Populations Derived from Stable Distributions. Biometrika, 73, 387-396.
  • [8] Hougaard, P. 1995. Frailty Models for Survival Data. Lifetime Data Analysis, 1, 255-273.
  • [9] Aalen, O. O. 1988. Heterogenity in Survival Analysis. Statistics in Medicine, 7, 1121-1137.
  • [10] Therneau, T.M., Grambsch, P.M., Pankratz, V.S. 2003. Penalized Survival Models and Frailty. Journal of Computational and Graphical Statistics, 12, 156-175.
  • [11] Huber-Carol C., Vonta F. 2004. Frailty Models for Arbitrarily Censored and Truncated Data. Lifetime Data Analysis, 10, 369-388.
  • [12] Hanagal, D. 2009. Weibull Extension of Bivariate Exponential Regression Model with Different Frailty Distributions. Statistical Papers, 50, 29-49.
  • [13] Hanagal, D. 2010. Modelling Heterogeneity for Bivariate Survival Data by the Compound Poisson Distribution. Model Assisted Statistics and Applications, 5, 1-9.
  • [14] Wienke, A. 2011. Frailty Models in Survival Analysis. Chapman & Hall, New York, 298 s.
  • [15] Duchateau, L., Janssen, P. 2008. The Frailty Model. Springer, New York, 316 s.
  • [16] Aalen, O. O., Borgan, Ø., Gjessing, H., K. 2008. Survival and Event History Analysis: A Process Point of View, Springer, Berlin, 355 s.
  • [17] Hanagal D.D. 2011. Modeling Survival Data Using Frailty Models, Chapman &Hall New York, 312 s.
  • [18] Abbring, J., van den Berg, G. J. 2007. The Unobserved Heteregonity Distribution in Duration Analysis. Biometrika, 94, 87-99.
  • [19] DeHart, D. D., Moran, R. 2015. Poly-Victimization Among Girls in the Justice System: Trajectories of Risk and Associations to Juvenile Offending. Violence Against Women, 21(3), 291-312.
  • [20] Ryan, J.P., Abrams, L.S., Huang, H. 2014. First-Time Violent Juvenile Offenders: Probation, Placement, and Recidivism. Social Work Research, 38(1), 7-18.
  • [21] Göz, Ö. 2007. Orantılı hazard Modelinin Zamana Bağlı Değişkenlerle Genişletilmesi ve Çocuk suçluluğu Üzerine Bir Uygulama. Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 70 s, Ankara.
There are 21 citations in total.

Details

Journal Section Articles
Authors

Emel Başar

Publication Date April 15, 2017
Published in Issue Year 2017 Volume: 21 Issue: 1

Cite

APA Başar, E. (2017). Yaşam Sürdürme Analizinde Gamma Kırılganlık Modelleri. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21(1), 24-30. https://doi.org/10.19113/sdufbed.67151
AMA Başar E. Yaşam Sürdürme Analizinde Gamma Kırılganlık Modelleri. J. Nat. Appl. Sci. April 2017;21(1):24-30. doi:10.19113/sdufbed.67151
Chicago Başar, Emel. “Yaşam Sürdürme Analizinde Gamma Kırılganlık Modelleri”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 21, no. 1 (April 2017): 24-30. https://doi.org/10.19113/sdufbed.67151.
EndNote Başar E (April 1, 2017) Yaşam Sürdürme Analizinde Gamma Kırılganlık Modelleri. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 21 1 24–30.
IEEE E. Başar, “Yaşam Sürdürme Analizinde Gamma Kırılganlık Modelleri”, J. Nat. Appl. Sci., vol. 21, no. 1, pp. 24–30, 2017, doi: 10.19113/sdufbed.67151.
ISNAD Başar, Emel. “Yaşam Sürdürme Analizinde Gamma Kırılganlık Modelleri”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 21/1 (April 2017), 24-30. https://doi.org/10.19113/sdufbed.67151.
JAMA Başar E. Yaşam Sürdürme Analizinde Gamma Kırılganlık Modelleri. J. Nat. Appl. Sci. 2017;21:24–30.
MLA Başar, Emel. “Yaşam Sürdürme Analizinde Gamma Kırılganlık Modelleri”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol. 21, no. 1, 2017, pp. 24-30, doi:10.19113/sdufbed.67151.
Vancouver Başar E. Yaşam Sürdürme Analizinde Gamma Kırılganlık Modelleri. J. Nat. Appl. Sci. 2017;21(1):24-30.

e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688

All published articles in the journal can be accessed free of charge and are open access under the Creative Commons CC BY-NC (Attribution-NonCommercial) license. All authors and other journal users are deemed to have accepted this situation. Click here to access detailed information about the CC BY-NC license.