Sansürlü ve sansürsüz sağkalım verileri için parametrik dağılımlarda parametre tahminine katkılar

Abstract

Sağkalım analizi genel olarak tedaviden sonra hastaların beklenen sürelerinin tahmini, deney ve kontrol gruplarında beklenen yaşam sürelerinin karşılaştırılması, çeşitli konularda risk etkenlerini, tedavi başarılarını ortaya koyabilmesi açısından önem taşımakta ve tıbbın çeşitli alanlarında kullanılmaktadır. Bu çalışmada; En Çok Olabilirlik Metodu (EÇOK) kullanılarak sansürlü ve sansürsüz örneklemlerde sağkalım analizinde kullanılan olasılık dağılımlarının parametre tahminleri çalışılmıştır. Aynı zamanda bu olasılık dağılımlarının her biri ile ilgili detaylı bilgi verilmiş olup, parametrelerin bilgi matrisi oluşturularak güven aralıkları tahmin edilmiştir. Uygulama olarak, 4. Bölümde S-Plus İstatistik programında simülasyon yöntemi kullanılarak üretilen veriler ve 5. Bölümde gerçek yaşamdan alınan örneklemler ile parametrelerin tahmin edicileri belirlenmiş ve en iyi dağılımı belirlemede Akaiki Bilgi Kriteri (AIC) temel alınmıştır.

Survival analysis generally predicts the expected duration of patients after treatment and has an importance in comparison of survival time in experimental and control groups and to show the treatment successes and risk factors in various matters. Also, it is used in various fields of medicine. In this study, the parameter estimations of probability distributions used in survival analysis in censored and uncensored samples have been studied with using maximum possible estimation method (MLE). Meanwhile, detailed information about each of these probability distributions is given and confidence intervals are predicted by creating information matrix of parameters. For the application, the data in section 4 generated with using the simulation method in the S-Plus Statistical Program and in section 5, the estimators of the parameters and samples taken from the real life are determined and the AIC criterion is identified as a base to determine the best distribution.