Analýza přežití s programem STATISTICA
Survival analysis with STATISTICA
Analýza přežití s programem STATISTICA
bakalářská práce (OBHÁJENO)
![Náhled dokumentu](/bitstream/handle/20.500.11956/40008/thumbnail.png?sequence=7&isAllowed=y)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/40008Identifikátory
SIS: 114154
Kolekce
- Kvalifikační práce [11266]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Hurt, Jan
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Finanční matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
18. 6. 2012
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Slovenština
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
čas prežitia, riziková funkcia, Kaplan-Meierov odhad, logrankový test, finančné aplikácieKlíčová slova (anglicky)
survival time, hazard function, Kaplan-Meier estimation, logrank test, financial applicationsAnalýza prežitia je samostatnou štatistickou oblasťou, ktorá našla uplatnenie v mnohých odboroch. Táto bakalárska práca sa zaoberá výkladom základných pojmov, princípov a ďalej metód, ktoré sa používajú, a ktoré sú implementované v softvére STATISTICA. Venuje sa cenzorovaniu a možnostiam charakterizácie rozdelenia času prežitia. Uvádza Kaplan-Meierovu metódu odhadu funkcie prežitia a taktiež metódu tabuliek úmrtnosti. Neskôr pojednáva o základných možnostiach porovnania rozdelení času prežitia v dvoch skupinách a ich vhodnosti pre rôzne situácie. V práci sa ďalej zaoberáme možnosťami aplikácie metód analýzy prežitia vo finančnom sektore, kde uvádzame Coxov model proporcionálnych rizík. V závere práce aplikujeme teoretické vedomosti na reálnu skupinu dát.
Survival analysis is a separate statistical area. This paper discusses the~interpretation of basic concepts, principles and methods used and implemented in the software STATISTICA. First, we introduce censoring and ways of characterizing a distribution of survival time. We present Kaplan-Meier estimate of a survival function and also a method of mortality tables. Later, we discuss basic methods of comparison of the survival time distribution in two groups and their suitability for different situations. The paper also deals with application of the survival analysis methods in the financial sector, where we introduce Cox proportional hazards model. Finally, we apply theoretical knowledge to a real data set.