• 제목/요약/키워드: observed and censored times

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다중 점진적 중도절단에서 지수분포의 적합도 검정 (Goodness of Fit Tests for the Exponential Distribution based on Multiply Progressive Censored Data)

  • 윤혜정;이경준
    • Journal of the Korean Data Analysis Society
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    • 제20권6호
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    • pp.2813-2827
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    • 2018
  • 최근에 중도절단 방법 중 점진적 중도절단과 관련한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 점진적 중도절단 상황에서 관측되는 시점의 자료들 사이에는 관측원의 실수 혹은 관측 기계의 오류로 인하여 또 다른 중도절단이 발생할 수 있다. 따라서 이러한 기계적 오류 등을 고려하기 위하여 다중 점진적 중도절단이 새롭게 제안되었다. 따라서 본 논문에서는 다중 점진적 중도절단 상황에서 지수분포의 최대우도추정량을 계산하고 다중 점진적 중도절단 순서통계량을 이용한 적합도 검정 통계량과 로렌츠 곡선을 이용한 적합도 검정 통계량을 제안하였다. 몬테카를로 모의실험을 통하여 순서통계량을 이용한 적합도 검정 통계량과 로렌츠 곡선을 이용한 적합도 검정 통계량을 비교하고 더 우수한 적합도 검정 통계량을 확인하고, 실제 사례 자료를 활용하여 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과 와이블분포와 카이제곱 분포의 경우 로렌츠 곡선을 이용한 방법이 더 우수한 결과가 나타났고, 로그 정규분포의 경우 순서통계량을 이용한 방법이 더 우수한 결과가 나타났다.

Bootstrap Confidence Intervals for an Adjusted Survivor Function under the Dependent Censoring Model

  • Lee, Seung-Yeoun;Sok, Yong-U
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제8권1호
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    • pp.127-135
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    • 2001
  • In this paper, we consider a simple method for testing the assumption of independent censoring on the basis of a Cox proportional hazards regression model with a time-dependent covariate. This method involves a two-stage sampling in which a random subset of censored observations is selected and followed-up until their true survival times are observed. Lee and Wolfe(1998) proposed an adjusted estimate of the survivor function for the dependent censoring under a proportional hazards alternative. This paper extends their result to obtain a bootstrap confidence interval for the adjusted survivor function under the dependent censoring. The proposed procedure is illustrated with an example of a clinical trial for lung cancer analysed in Lee and Wolfe(1998).

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Statistical Analysis of Bivariate Recurrent Event Data with Incomplete Observation Gaps

  • Kim, Yang-Jin
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제20권4호
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    • pp.283-290
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    • 2013
  • Subjects can experience two types of recurrent events in a longitudinal study. In addition, there may exist intermittent dropouts that results in repeated observation gaps during which no recurrent events are observed. Therefore, theses periods are regarded as non-risk status. In this paper, we consider a special case where information on the observation gap is incomplete, that is, the termination time of observation gap is not available while the starting time is known. For a statistical inference, incomplete termination time is incorporated in terms of interval-censored data and estimated with two approaches. A shared frailty effect is also employed for the association between two recurrent events. An EM algorithm is applied to recover unknown termination times as well as frailty effect. We apply the suggested method to young drivers' convictions data with several suspensions.

생존함수의 비교연구를 위한 표본수의 결정 (Sample Size Determination in survival Studies)

  • 박미라;김선우;이재원
    • 응용통계연구
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    • 제11권2호
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    • pp.269-285
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    • 1998
  • 임상시험연구의 설계에서 적절한 표본수의 결정은 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는 생존분포를 비교하기 위한 여러 가지 방법들을 소개하고, 각 방법에서의 가정들을 고찰하였다. 또한 다양한 상황에서의 표본수와 검정력 등을 비교제시하고 모의실험을 통해 각 방법들의 이론상의 검정력과 실제 검정력을 알아보았다 그 결과로서 의학연구자들이 처한 여러 상황에 적합한 표본수의 결정방법을 제시하였다.

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