• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.23 no.6
• /
• pp.1045-1054
• /
• 2012

Support vector machine is known to be the very useful statistical method in classification and nonlinear function estimation. In this paper we propose a monotone support vector regression (SVR) for the estimation of monotonically decreasing function. The proposed monotone SVR is applied to smooth the Kaplan-Meier estimate of survival function. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed monotone SVR using survival functions obtained by exponential distribution.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.151-161
• /
• 1998

We study the bootstrap interval estimation for survival function in the Koziol-Green model. We construct the approximate bootstrap confidence intervals for survival function and prove the strong consistency for the bootstrap estimator of survival function. Finally we show that the approximate bootstrap confidence intervals are better in terms of coverage probability than confidence intervals based on asymptotic normal distribution and transformations of survival function via Monte Carlo simulation study.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.225-233
• /
• 2000

In life-testing experiments, in which the longest time an experimental unit is on test is not a failure time, but rather a censored observation. For the situation the Kaplan-Meier estimator is known to be a baised estimator of the survival function. Several modifications of the Kaplan-Meier estimator are examined and compared with bias and mean squared error.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.2
• /
• pp.45-62
• /
• 1991

In this paper we propose new nonparametric estimators of the survival function using spline function under the progressively random censoring scheme. This sampling scheme is applied in many practical situations such as clinical trials or the life testing problems. We also investigate the behaviors for some estimators in the proposed class and the performance of progressively random censoring scheme through the numerical examples and Monte Carlo simulation.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.251-255
• /
• 2005

중도절단된 자료와 표본수가 적은 자료를 가지는 생존분석에서 생존율을 추정하거나 두 집단의 생존율을 비교할 때 정규분포 근사를 가정한 신뢰구간을 이용하는 데는 많은 어려움이 생긴다. 생존함수의 신뢰구간에 대한 중도절단을, 표본의 크기에 따른 다양한 상황의 모의실험을 통하여 Kaplan-Meier, Nelson, 적률 추정량 그리고 cox model의 ${\beta}$을 가지고 붓스트랩을 이용한 신뢰구간과 비모수 신뢰구간, 우도비 신뢰구간의 실제 포함 확률을 비교해보고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.29-44
• /
• 1994

본 연구는 누적위험률함수에 대한 베이지안 추정량을 이용하여 생존함수의 추정량을 제안하고, counting process 이론과 martingale 이론을 이용하여 대표본하에서 제안된 추정량의 일양적 일치성과 점근적 정규성을 밝힌다. 또한 모의실험을 통하여 추정량들의 효율성을 편의와 평균제곱오차의 측면에서 비교하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.23 no.3
• /
• pp.521-531
• /
• 2010

Interval-censored observations are common in medical and epidemiologic studies; however, limited studies exist due to the complexity and special structure of interval-censoring. This paper introduces the imputation method and the self consistency method in the interval-censored data. We propose a new method of generating random numbers under an interval-censoring set-up. Through simulation studies we compare two methods under various simulation schemes in the sense of the mean squared error for estimating the median survival time and the mean integrated squared error for estimating the survival function. Under a moderate censoring percentage, the mean imputation method showed a better performance than the self-consistency method in estimating the median survival time and the survival function.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• v.5 no.3
• /
• pp.777-792
• /
• 1998

병원의 임상연구실험에서 종종 환자들의 치료에 따른 병세의 호전상태를 여러단계로 분류하여 상이한 치료방법에 대한 치료효과간의 차이론 알고자 하는 경우가 있다. 이와 같이 다중상태의 생존자료를 분석하기 위해서 본 논문에서는 semi-Markov 모형에 Cox 회귀모형을 적용하여 회귀계수와 기저생존함수를 추정하고 이를 바탕으로 반응확률함수를 추정하였다. 그리고 본 논문의 결과를 실제 임상실험에서 얻어진 자료에 적용하여 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.26 no.6
• /
• pp.1225-1238
• /
• 2015

In this research, we fit various survival models and conduct tests and estimation for the hazard change-point with the rectal cancer data. By the log-rank tests, at significance level ${\alpha}=0.10$, survival functions are significantly different according to the uniporter of glucose (GLUT1), clinical stage (cstage) and pathologic stage (ypstage). From the Cox proportional hazard model, the most significant covariates are GLUT1 and ypstage. Assuming that the rectal cancer data follows the exponential distribution, we estimate one hazard change-point using Matthews and Farewell (1982), Henderson (1990) and Loader (1991) methods.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
• /
• v.30 no.1
• /
• pp.66-73
• /
• 2007

일반 투자안의 의사결정에서와 마찬가지로 산업설비의 경제성 분석에서도 가장 중요한 결정 요소 중의 하나가 설비의 생존곡선 추정이다. 설비의 자산 가치가 감소하는 원인은 여러 가지가 있으나, 여러 원인 중 물리적 훼손이 과거의 산업설비에서는 가장 중요한 원인이었으므로 기존의 생존모형 분석에서는 lows 생존곡선을 이용하여 설비의 생존곡선을 추정하였다. 그러나 새로운 기술상의 변화로 인한 첨단 생산시스템의 설비교체 분석 시에는 적합지 않다. 따라서, 본 연구에서 제안된 혼합형 Weibull 함수를 이용하여 설비의 폐기 형태를 추정함으로써 설비들의 실제적인 생존곡선을 정확하게 파악할 수 있다.