Analýza přežití s programem STATISTICA
Survival analysis with STATISTICA
Analýza přežití s programem STATISTICA
bachelor thesis (DEFENDED)
![Document thumbnail](/bitstream/handle/20.500.11956/40008/thumbnail.png?sequence=7&isAllowed=y)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/40008Identifiers
Study Information System: 114154
Collections
- Kvalifikační práce [11266]
Author
Advisor
Referee
Hurt, Jan
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Financial Mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
18. 6. 2012
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Slovak
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
čas prežitia, riziková funkcia, Kaplan-Meierov odhad, logrankový test, finančné aplikácieKeywords (English)
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.