• 제목/요약/키워드: randomly right censored data

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Bezier curve smoothing of cumulative hazard function estimators

  • Cha, Yongseb;Kim, Choongrak
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제23권3호
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    • pp.189-201
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    • 2016
  • In survival analysis, the Nelson-Aalen estimator and Peterson estimator are often used to estimate a cumulative hazard function in randomly right censored data. In this paper, we suggested the smoothing version of the cumulative hazard function estimators using a Bezier curve. We compare them with the existing estimators including a kernel smooth version of the Nelson-Aalen estimator and the Peterson estimator in the sense of mean integrated square error to show through numerical studies that the proposed estimators are better than existing ones. Further, we applied our method to the Cox regression where covariates are used as predictors and suggested a survival function estimation at a given covariate.

Confidence Bands for Survival Function Based on Hjort Estimator

  • Byung-Gu Park;Kil-Ho Cho;Woo-Dong Lee;Young-Joon Cha
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제3권2호
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    • pp.119-127
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    • 1996
  • In this paper, we derive the Hall-Wellner band and the equal precistion band for survival function based on Hjort when the data are randomly right censored. The bands ate illustrated and compared by applying them to data from a preoperative radiation therapy.

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단조 서포트벡터기계를 이용한 카플란-마이어 생존함수의 평활 (Smoothing Kaplan-Meier estimate using monotone support vector regression)

  • 황창하;심주용
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권6호
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    • pp.1045-1054
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    • 2012
  • 서포트벡터 기계는 분류 및 비선형 함수추정에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 두 개의 입력변수와 회귀함수의 단조 관계를 이용하여 단조 서포트벡터기계를 제안하고, Kaplan-Meier의 방법에 의해서 생존함수의 추정값이 주어진 경우 제안된 방법을 이용하여 생존 함수를 평활하는 방법 또한 제안한다. 모의실험에서는 실제 생존함수를 이용하여 Kaplan-Meier의 방법에 의한 생존함수의 추정값과의 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보이기로 한다.