Model proporcjonalnego hazardu Coxa przy różnych sposobach kodowania zmiennych

• Autorzy: Iwona Markowicz , Beata Stolorz

Warianty tytułu

The Cox proportional hazard model for different methods of encryption of variables

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Metody analizy przeżycia są coraz częściej stosowane w badaniach zjawisk społeczno-ekonomicznych. Ze względu na brak konieczności znajomości rozkładu badanej zmiennej losowej szczególną wagę przywiązuje się do modeli nieparametrycznych bądź semiparametrycznych. Coraz powszechniej wykorzystywane są one do badania zjawisk innych niż czas trwania życia ludzkiego. Warunkiem stosowania modeli analizy przeżycia jest odpowiednia baza danych umożliwiająca wyznaczenie czasu trwania zdefiniowanego stanu dla poszczególnych jednostek badanej zbiorowości. Zazwyczaj są to badania retrospektywne z wykorzystaniem sporządzanych rejestrów. Przykładem takiej bazy danych jest rejestr bezrobotnych. Celem artykułu jest wskazanie wpływu sposobu kodowania zmiennych na oszacowania parametrów modelu regresji Coxa i ich interpretację. Autorki przedstawiły również związek między parametrami modelu szacowanymi dla danych zakodowanych w dwojaki sposób. Badaną kohortę stanowią osoby bezrobotne wyrejestrowane w określonym okresie czasu. Podziału na podgrupy dokonano ze względu na wiek, który jest determinantą czasu poszukiwania pracy. (abstrakt oryginalny)

EN

Methods of survival analysis are more and more often used in analysis of social and economic occurrences. Due to lack of distributional information regarding the random variable, much attention is put on non-parametric or semi-parametric models. They are more and more commonly used for analysis of occurrences different than life expectancy. The condition of use of models of survival analysis is appropriate database that makes possible estimation of duration time of defined state for particular elements of analysed population. They are usually retrospective analyses with use of records. The example of such database is unemployment records. The article presents results of analysis of influence of encryption of variables on estimation of parameters of the Cox proportional hazard model and their interpretation. The authors also presented correlation between parameters of the model estimated for the data encrypted in two ways. The cohort consisted of the unemployed persons unregistered in specific period. Sub-clusters were allocated with respect to age that is a determinant of period of waiting for a job. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Modele regresji; Kodowanie danych; Model proporcjonalnego hazardu Coxa; Poszukiwanie pracy; Analiza przeżycia

EN

Regression models; Data encoding; Cox proportional hazard model; Job search; Survival analysis

• Czasopismo: Przegląd Statystyczny
• Rocznik: 2009
• Tom: 56
• Numer: z. 2
• Strony: 106--115

Twórcy

autor

Iwona Markowicz

autor

Beata Stolorz

Bibliografia

• [1] Bednarski T, [2005], Ocena przydatności danych Bael dla charakterystyki rozkładu czasu poszukiwania pracy na przysiadzie danych z lat 2001-2002, Studia Ekonomiczne, nr 4, Instytut Nauk Ekonomicznych PAN, Warszawa.
• [2] Colett D., [2003], Modelling Survival Data in Medical Research, Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, Floryda.
• [3] Cox D.R., Oakes D., [1984], Analysis of Survival Data, Chapman and Hall, London.
• [4] Frątczak E., Gach-Ciepiela U., Babiker H., [2005], Analiza historii zdarzeń. Elementy teorii, wybrane przykłady zastosowań, SGH, Warszawa.
• [5] Hosmer D.W., Lemeshow S., [1999], Applied Survival Analysis. Regression Modeling of Time to Event Data, John Wiley & Sons, INC, New York.
• [6] Hozer J. (red.), [2002], Badania statystyczne w ubezpieczeniach, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.
• [7] Markowicz I., Stolorz B., [2007], Determinants of Labour Seeking Time Resulting From Labour Demand on Szczecin Labour Market, The labour demand in the modern economy, Economics & Competition Policy, No. 10, Katedra Mikroekonomii Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.
• [8] Rossa A., [2005], Metody estymacji rozkładu czasu trwania zjawisk dla danych cenzurowanych oraz ich zastosowania, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.