Modelling and analyzing bivariate survival data based on copulas
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ECE GORCEĞİZ
Danışman: BURCU HÜDAVERDİ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İki değişkenli sağkalım verilerinin bağımlılık yapısının modellenmesi, biyomedikal çalışmaların temel konularından biridir. Kopulalar bağımlılık yapılarını analiz etmek için anahtar araçlardır. İki değişkenli bir sağkalım fonksiyonu, marjinal sağkalım fonksiyonlarını iki değişkenli kopulaya bağlayan fonksiyon olarak elde edilebilir. Sağkalım kopulası olarak adlandırılan bu kopula, iki değişkenli sağkalım verilerinin modellenmesinde büyük bir esneklik sağladığından, bağımlı rastsal değişkenleri ve bağımlılık yapısını anlamak ve modellemek için etkili bir yaklaşım sağlar. Sağkalım çalışmalarında, araştırmacı sansürlü hayatta kalma verilerine rastlayabilir. Bu çalışmada, Archimedean kopula fonksiyonları kullanılarak iki değişkenli sağkalım verileri sağdan sansürlü ve sansürsüz olarak modellenmiş ve analiz edilmiştir. Model seçimi için Emura ve diğer. (2010) çalışmasındaki uyum iyiliği testi kullanılmıştır. İlk olarak, kalp nakli verileri incelenmiş ve bu değişkenlerin ortak hareketlerini görmek amacıyla nakil için bekleme süresi ile nakil sonrası sağkalım süresi arasındaki bağımlılık yapısı modellenmiştir. İkinci olarak, diyabetik retinopati verileri incelenmiş ve lazer fotokogülasyon tedavisi durumunda aynı hastanın iki gözünün yaşam süreleri arasındaki bağımlılığı modellenmiştir. Son olarak bazı kritik değerleri aşma olasılıklarını hesaplamak için sağkalım tehlike senaryosu yaklaşımı kullanılmıştır. Çalışmanın uygulaması için R kodu geliştirilmiştir.