Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권6호
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pp.583-604
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2017
The most popular regression model for the analysis of time-to-event data is the Cox proportional hazards model. While the model specifies a parametric relationship between the hazard function and the predictor variables, there is no specification regarding the form of the baseline hazard function. A critical assumption of the Cox model, however, is the proportional hazards assumption: when the predictor variables do not vary over time, the hazard ratio comparing any two observations is constant with respect to time. Therefore, to perform credible estimation and inference, one must first assess whether the proportional hazards assumption is reasonable. As with other regression techniques, it is also essential to examine whether appropriate functional forms of the predictor variables have been used, and whether there are any outlying or influential observations. This article reviews diagnostic methods for assessing goodness-of-fit for the Cox proportional hazards model. We illustrate these methods with a case-study using available R functions, and provide complete R code for a simulated example as a supplement.
역중도절단확률가중(inverse censoring probability weighting, ICPW)은 생존분석에서 흔히 사용되는 방법이다. 중도절단 회귀모형과 같은 ICPW 방법의 응용에 있어서 중도절단 확률의 정확한 추정은 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 중도절단 확률의 추정이 ICPW 기반 중도절단 회귀모형의 성능에 어떠한 영향을 주는지 모의실험을 통하여 알아보았다. 모의실험에서는 Kaplan-Meier 추정량, Cox 비례위험(proportional hazard) 모형 추정량, 그리고 국소 Kaplan-Meier 추정량 세 가지를 비교하였다. 국소 KM 추정량에 대해서는 차원의 저주를 피하기 위해 공변량의 차원축소 방법을 추가적으로 적용하였다. 차원축소 방법으로는 흔히 사용되는 주성분분석(principal component analysis, PCA)과 절단역회귀(sliced inverse regression)방법을 고려하였다. 그 결과 Cox 비례위험 추정량이 평균 및 중위수 중도절단 회귀모형 모두에서 중도절단 확률을 추정하는 데 가장 좋은 성능을 보여주었다.
We used to LASSO-Cox method for determining prognostic factors of male breast cancer survival and showed the superiority of this method compared to Cox proportional hazard model in low sample size setting. In order to identify and estimate exactly the relative hazard of the most important factors effective for the survival duration of male breast cancer, the LASSO-Cox method has been used. Our data includes the information of male breast cancer patients in Fars province, south of Iran, from 1989 to 2008. Cox proportional hazard and LASSO-Cox models were fitted for 20 classified variables. To reduce the impact of missing data, the multiple imputation method was used 20 times through the Markov chain Mont Carlo method and the results were combined with Rubin's rules. In 50 patients, the age at diagnosis was 59.6 (SD=12.8) years with a minimum of 34 and maximum of 84 years and the mean of survival time was 62 months. Three, 5 and 10 year survival were 92%, 77% and 26%, respectively. Using the LASSO-Cox method led to eliminating 8 low effect variables and also decreased the standard error by 2.5 to 7 times. The relative efficiency of LASSO-Cox method compared with the Cox proportional hazard method was calculated as 22.39. The19 years follow of male breast cancer patients show that the age, having a history of alcohol use, nipple discharge, laterality, histological grade and duration of symptoms were the most important variables that have played an effective role in the patient's survival. In such situations, estimating the coefficients by LASSO-Cox method will be more efficient than the Cox's proportional hazard method.
본 연구는 별거 이혼을 경험한 부부의 결혼지속기간의 추이를 살펴보고, 결혼지속에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 한다. 한국노동패널 1998~2007년 자료를 이용하였으며, 생존표법(life tables)과 비례적 위험회귀모형(cox proportional hazard regression model)을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과로는 생명표법을 통하여 별거 이혼 추이를 보면 결혼 이후 5년 이내 이혼을 하는 경우가 0.79%, 10년 이내 이혼을 한 경우는 2.12%, 20년 이내 이혼을 한 경우는 5.84%를 나타났다. 결혼지속기간은 남편의 연령, 아내의 연령, 아내의 학력, 남편의 월 평균소득, 부모 부양여부, 그리고 연간가구소득에 유의한 영향을 받는 것으로 드러났다. 젊은 세대일수록, 교육수준이 낮을수록, 경제적 상태가 열악할수록, 부모부양부담이 있을수록 이혼할 위험이 높으므로 이들에 대한 정책적 개입이 필요하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.723-736
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2013
해약율의 추정은 최근 보험제도의 변화 (국제회계기준의 도입에 따른 현금흐름방식의 가격산출체계 시행, 무해약환급금 보험상품의 판매 허용 등)에 따라 보험료의 결정과 손익분석 그리고 리스크 관리 등에 있어서 중요한 요소로 부각되고 있다. 특히, 변액연금은 최저보증옵션으로 인하여 보험계약자의 해약요소가 중요시되고 다른 보험 상품에 비해 복잡하므로 차별성 있는 통계모형의 선택과 분석이 필요하다. 기존의 해약률 연구는 실태분석 또는 회귀분석을 위주로 모형화하는 것에 초점이 맞추어져 있었으나 본 연구에서는 변액연금 계약과 관련된 여러 변수와 최저보증옵션을 반영하기 위하여 생존분석기법 중 하나인 Cox 비례위험모형을 이용하여 해지율을 추정하였다. 변액연금 해지율에 영향을 미치는 주요변수로는 납입방법, 보험료, 보험기간 대비 유지기간, 계약자적립금 대비 최소보증금, 계약자연령이 있으며 본 연구에서는 이에 관하여 분석해보았다.
배경: Cox maze 수술은 거의 20년 가까이 심방세동의 표준적인 외과적 치료방법으로 이용되었다. 최근 저자들은 Cox maze 수술에서 대부분의 절개선을 양극고주파전극(Cox maze IV procedure)으로 대치하였다. 저자들은 지속성 심방세동의 수술적 치료에 양극고주파전극을 이용한 Cox maze 수술의 결과를 조사하고 절개-봉합법을 이용한 Cox maze III 수술의 결과와 비교하였다. 대상 및 방법: 2005년 4월부터 2007년 7월까지 40명의 환자가 양극고주파전극으로 Cox maze 수술을 받았다. 그 결과를 절개-봉합법으로 수술 받은 35예의 결과와 비교하였다. 모두 다른 심장수술과 함께 심방세동 수술을 받았으며, 수술 후 1내지 2개월마다 추적 조사하였다. 결과: 수술 후 6개월에 정규리듬의 전환율은 양극고주파전극방법과 절개-봉합방법 사이에 차이가 없었고(95.0%/97.1%, p=1.0), 마지막 추적시간까지 정규리듬 전환율도 차이가 없었다(92.5%/91.6%, p=1.0). 다변량 분석(Cox-regression)으로 양극고주파군에서 심방세동의 지속 및 재발의 위험인자는 수술 후 좌심방의 내경이었고(hazard ratio 31, p=0.005), 양군 전체의 환자에서 수술 후 심방세동의 지속 및 재발의 위험인자(Cox-regression)는 수술 6개월에 심방세동의 출현(hazard ratio 92.24, p=0.003)과 수술 후 좌심방의 내경(hazard ratio 16.05, p=0.019)이었다. 대동맥차단시간과 체외순환시간은 양극고주파전극군에서 더 짧았다. 결론: Cox maze 수술 시 양극고주파전극의 사용은 절개-봉합법과 같이 우수한 정규리듬 전판율을 보이며, 수술 후 좌심방의 크기가 심방세동의 지속 및 재발에 영향을 주는 독립인자였다.
This study has examined factors of young married women's new entry in labor market after the birth of their first child. For the dynamic analysis, the Cox Regression Hazard Model is applied. The following results are obtained: First, about 33% of married women who did not have a job at the pre-birth enter in labor market at the post-birth. Second, compared to those out of the labor force, women who succeeded in finding their first jobs after the birth of their first child are more likely to be younger, have baby-sitters, have working experiences in the past, and have lower level of household income. Third, age, having baby-sitter and the experience of job transition are vital factors in entering the labor market after the first child birth.
Cox의 비례위험모형(proportional hazards model)은 생존자료(survival data)에 대한 회귀모형으로 경제학 및 의·공학을 비롯한 여러 응용 분야에서 가장 널리 쓰이고 있는 모형 중 하나이다. 그러나, 이 모형은 일반선헝모형에 비해 잔차 분석을 통한 회귀 진단의 연구가 널리 알려져 있지 않아, 국내의 실제 자료 분석에서는 잔차 분석에 대한 활용이 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 그 동안 제안된 여러 잔차들을 비교 분석하고, S-plus 프로그램을 이용한 PBC(primary biliary cirrhosis) 자료분석을 통해 각 잔차들의 의미를 고찰하고자 한다.
The purpose of this study is to analyze the spatial characteristics of business-type-changed parcel in the Hongik-University commercial area, from the view point of commercial gentrification. A commercial gentrification occurs through a business-type-change in a spatial basic unit (microscopic spatial unit such as parcel) of an area which has not been considered in relavent policies and research. So, this study analyzed the spatial characteristics of business-type-changed parcels using the Cox's proportional hazard regression model. The main results of this study are as follows. First, as new developments in the adjacent area occur, the business-type-change probability increases. Second, by the commercial area division, the business-type-change probability is different. Finally, the accessibility is better, the probability is higher. These results could suggest that a consideration of the spatial characteristics form microscopic viewpoint is necessary to understand the commercial gentrification. And these could be used as basic data for a gentrification diagnostic and management system, which can predict gentrification from the view point of business-type-change on the basis of a parcel.
In the flat panel display industry, to meet production target quantities and the deadline of production, the scheduler and dispatching systems are major production management systems which control the order of facility production and the distribution of WIP (Work In Process). Especially the delivery time is a key factor of the dispatching system for the time when a lot can be supplied to the facility. In this paper, we use survival analysis methods to identify main factors of the delivery time and to build the delivery time forecasting model. To select important explanatory variables, the cox proportional hazard model is used to. To make a prediction model, the accelerated failure time (AFT) model was used. Performance comparisons were conducted with two other models, which are the technical statistics model based on transfer history and the linear regression model using same explanatory variables with AFT model. As a result, the mean square error (MSE) criteria, the AFT model decreased by 33.8% compared to the statistics prediction model, decreased by 5.3% compared to the linear regression model. This survival analysis approach is applicable to implementing the delivery time estimator in display manufacturing. And it can contribute to improve the productivity and reliability of production management system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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