Sansürlü örneklem altında kompetitif risk data analizi

Abstract

Bir hastalıkta ölümün ortaya çıkması için birden fazla ölüm nedeni varsa bu nedenlerden hangisi ya da hangilerinin diğerlerine göre öne çıktığına ilişkin olasılıkların hesaplanmasında kompetitif riskler yaklaşımından yararlanılır. Ölümlere birden fazla faktör etki eder ve bu faktörlerden bir tanesi öne çıkarak ölüme neden olur ise buna kompetitif riskler (competing risks) adı verilir. Bu tez çalışmasında ilerleyen tür tip-I ve tip-I sansürleme yöntemleri altında Weibull, Pareto ve BurrXII dağılımları için kompetitif risk analizi uygulanmıştır. Bu dağılımlar için En Çok olabilirlik methodu ile parametre tahminleri elde edilmiştir. Simülasyon çalışmaları ile de farklı durumlar için en çok olabilirlik tahmin edicisinin yan, hata kareler ortalaması ve güven aralıkları elde edilerek, sonuçlar değerlendirilmiştir.

In a disease data, if there are more than one cause of death, competing risks approach is used to risk probabilities for determining which cause or causes are preceding.In death-end diseases, many factors can be cause of death. If one of the factors is precedind the cause of death, then this is called competing risks. In this thesis, applied competing risks data for Weibull, Pareto ve BurrXII distribution under progressive type-I censoring and type-I censoring. Maximum likelihood estimation obtained for this distribution's parameters. A simulation study is conducted to investigate the bias, variance and mse of estimates in different case and results are compared for different parameters. A numerical example is also provided.