The Cox regression model is the most commonly used regression model for survival data. The Cox regression model has an important assumption that hazard rates are proportional over time. The accelerated failure time model is an alternative method for the analysis of survival data when hazards are not proportional. The accelerated failure time models should lead to more efficient parameter estimates than Cox model under certain circumferences. In this study, The accelerated failure time models are described. The data of stomach cancer patients is used to illustrate these models and the results are discussed.
Cox regression model Parametric models Accelerated failure time models Proportional hazards
Yaşam verileri için en yaygın kullanılan regresyon modeli Cox regresyon modelidir. Cox regresyon modelinin önemli bir varsayımı, tehlike hızlarının zaman boyunca orantılı olmasıdır. Hızlandırılmış başarısızlık süresi modeli, tehlikeler orantılı olmadığında yaşam verilerinin çözümlenmesi için alternatif bir yöntemdir. Hızlandırılmış başarısızlık süresi modelleri, belirli durumlar altında Cox modelden daha etkili parametre tahminleri sağlar. Bu çalışmada, hızlandırılmış başarısızlık süresi modelleri tanıtıldı ve mide kanseri hastalarına ait veriler kullanılarak bu modeller örneklendi ve sonuçlar tartışıldı.
Cox regresyon modeli Parametrik modeller Hızlandırılmış başarısızlık süresi modelleri Orantılı tehlikeler
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 6 Haziran 2014 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2014 Cilt: 18 Sayı: 1 |
e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688
Dergide yayımlanan tüm makalelere ücretiz olarak erişilebilinir ve Creative Commons CC BY-NC Atıf-GayriTicari lisansı ile açık erişime sunulur. Tüm yazarlar ve diğer dergi kullanıcıları bu durumu kabul etmiş sayılırlar. CC BY-NC lisansı hakkında detaylı bilgiye erişmek için tıklayınız.