Estymacja podstawowych funkcji Modelu Coxa na podstawie wyników leczenia chorób nowotworowych

• Autorzy: Piotr Król

Warianty tytułu

Estimation of Сох Model Based on the Results of Malignant Tumours Therapy

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pracy rozpatrywany jest prosty model Coxa rozumiany w tym sensie, że w każdym momencie czasowym może zaistnieć co najwyżej jedno zdarzenie niepożądane (np. zgon). Dla takiego modelu w literaturze opisuje się funkcję częściowej wiarygodności, umożliwiającą wyznaczenie wartości liczbowych parametrów niezbędnych w liniowej zależności cech endo- i egzogennych charakteryzujących pacjentów. (fragment tekstu)

EN

The paper discusses the proportional hazard model by Cox describing the phenomena in which the unexpected events (e.g. deaths) exist in the disjoint time intervals. Kalbfleische-Prentice estimators have been to conformed such a model variation, which determines the baseline hazard function h₀(t) and the baseline survivals function S₀(t). In practice it enables to determine the survival S_x(t) and hazard h(х; t) functions for the researched units varied with the vector of endo- and exogenous features. The discussed functions have been estimated on the medical examples that include patients suffering from malignant tumours. The influence of demographical, social, and economic features on the therapy results has been discussed. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Choroby nowotworowe; Model proporcjonalnego hazardu Coxa; Funkcja zagrożenia

EN

Cancer; Cox proportional hazard model; Hazard function

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
• Rocznik: 2007
• Numer: nr 1163 Statystyka w praktyce społeczno-gospodarczej
• Strony: 145--174

Twórcy

autor

Piotr Król

• Politechnika Rzeszowska

Bibliografia

• Collet D., Modelling Survival Data in Medical Research, Chapman & Hall, Boca Raton 1994.
• Cox D.R., Regression Models and Life-Tables, "Journal of the Royal Statistical Society" 1972 34, 187-220.
• Frątczak E., Analiza historii zdarzeń - elementy teorii, wybrane przykłady zastosowań z wykorzystaniem pakietu TDA, SGH, Warszawa 1997.
• Kalbfleisch J.D., Prentice R.L., Marginal Likelihoods Based On Cox's Regression and Life Model, "Biometrika" 1973, 60, 267-78.
• Kalbfleisch J.D., Prentice R.L., The Statistical Analysis of Failure Time Data, Wiley-Inter- science, 2002.
• Kaplan E.L., Meier P., Nonparametric Estimation from Incomplete Observations, "Journal of the American Statistical Association" 1953, 53, 457-81.
• Kleinbaum D.G., Survival Analysis, Springer, New York 1997.
• Miller R.G., Survival Analysis, John Wiley & Sons, New York 1988.
• Ostasiewicz S. (red.), Metody oceny i porządkowania ryzyka w ubezpieczeniach życiowych, AE, Wrocław 2000.
• Stanisz A., Przystępny kurs statystyki, t. 2, StatSoft Polska, 2000.
• Statistica Manual, t. 3, StatSoft Polska, 1997.