مدل‌بندی فضایی داده‌های بقای سانسور شده

نویسندگان
گروه آمار، دانشگاه تربیت مدرس
چکیده
در تحلیل بقا تشخیص منابع خطر برای مجموعه داده­های بقا اهمیت ویژه­ای دارد. برخی از این عوامل قابل شناسایی هستند و در قالب متغیرهای تبیینی در مدل­هایی مانند مدل مخاطرات متناسب کاکس قابل بیانند. اما برخی دیگر از این عوامل خطر، ناشناخته و قابل شناسایی یا اندازه­گیری نیستند. یکی از این منابع تأثیرگذار، هم‌بستگی فضایی میان داده­های بقای سانسور شده است که در پژوهش‌هایی که تا کنون صورت گرفته کم‌تر به آن توجه شده است. این مقاله مدل بقای فضایی برای تحلیل داده­های بقای فضایی زمین آماری راست سانسور معرفی می­شود و با پژوهشی شبیه­سازی کارایی مدل­های کاکس، شکنندگی و بقای فضایی در برازش به این‌گونه داده­های بقا بررسی می‌شود. سپس نحوۀ کاربست مدل بقای فضایی برای تحلیل داده­های مربوط به زمان ابتلا به بیماری سرکوسپوریوز در باغات زیتون نشان داده­ شده است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Spatial Modeling of Censored Survival Data

نویسندگان English

K Motarjem
M Mohammadzadeh
A Abyar
Department of Statistics, Tarbiat Modares University
چکیده English

An important issue in survival data analysis is the identification of risk factors. Some of these factors are identifiable and explainable by presence of some covariates in the Cox proportional hazard model, while the others are unidentifiable or even immeasurable. Spatial correlation of censored survival data is one of these sources that are rarely considered in the literatures. In this paper, a spatial survival model is introduced to analyze such kinds of data. Then a simulation method is introduced to study the performance of Cox, frailty and spatial survival models for modeling spatially correlated survival data. Next, the proposed spatial survival model is used to model the time disease of Cercosporiose in olive trees. Finally, results and discussion are presented

کلیدواژه‌ها English

Cox proportional hazards model
Unknown risk factors
Spatial random effect
Spatial Survival model
1. محمدزاده م.، آمار فضایی و کاربردهای آن، مرکز نشر آثار علمی دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران (1391). 2. مترجم ک.، محمدزاده م.، آبیار آ.، عمل‌کرد مدل‌های کاکس و شکنندگی برای داده‌های بقای فضایی، مجله مدل‌سازی پیشرفته ریاضی، دورۀ 4، شماره 2، پاییز و زمستان 1393، (1394) 101- 117. 3. Akaike H., "Information theory and an extension of the maximum likelihood principle", in Petrov, B.N.; Csáki, F., 2nd International Symposium on Information Theory, Tsahkadsor, Armenia, USSR, September 2-8, 1971, Budapest (1973) 267-281. 4. Bender R., Augustin T., Blettner M., "Generating survival times to simulate Cox proportional hazards models", Statistics in Medicine, 24 (2005) 1713-1723. 5. Clayton D.G., Cuzik J., "Multivariate generalization of the proportional hazards model”, Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 148 (1985) 82-117. 6. Cook A., Gold D., Li Y., "Spatial Cluster Detection for Longitudinal Outcomes using Administrative Regions "Communications in Statistics Theory and Methods, 42 (2013) 2105-2117. 7. Cook A.J., Li Y., "Notes on Permutation Tests for Spatial Cluster Detection with Censored Outcome Data",Biometrics, 64 (2008) 1289-1292. 8. Cox D.R.," Regression models and life-tables", Journal of the Royal Statistical Society", Series B, 34 (1972) 187-220. 9. Darmofal D., "Bayesian Spatial Survival Models for Political Event Processes", American Journal of Political Science, 53 (2009) 241-257. 10. Fleming T.R., Harington D.P., "Counting Processes and Survival Analysis", Wiley, New York (1991). 11. Gutierresz R.G., "Parametric frailty and shared frailty survival models", Stata Journal, 2 (2002) 22-44. 12. Henderson R., Shimakura S. , Gorst D., "Modeling Spatial Variation in Leukemia Survival Data", Journal of the American Statistical Association (Taylor and Francis), 97 (2002) 965-972. 13. Huang L., Kulldorff M., Gregorio D., "A Spatial Scan Statistic for Survival Data”, Biometrics", 63 (2007) 109-118. 14. Li Y. , Lin X., "Semiparametric Normal Transformation Models for Spatially Correlated Survival Data", 101 (2006) 591-603. 15. Li Y., Ryan L., "Modeling Spatial Survival Data Using Semiparametric Frailty Models", Biometrics, 58 (2002) 287-297. 16. Vaupel J.W., Manton K.G., Stallard E., "The impact of heterogeneity in individual frailty on the dynamics of mortality", Demography, 16 (1979) 439-454. 17. Zhao L., "Mixtures of Polya Trees for Flexible Spatial Survival Modeling", ProQuest, UMI Dissertation Publishing (2011). 18. Zhao L., Hanson T.E., Carlin B.P., "Mixtures of Polya Trees for Flexible Spatial Frailty Survival Modeling", Biometrika, 96 (2009) 263-276.