Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Testing goodness-of-fit of the Accelerated Failure Time model with time-varying covariates

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F12%3A10126958" target="_blank" >RIV/00216208:11320/12:10126958 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Testing goodness-of-fit of the Accelerated Failure Time model with time-varying covariates

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The accelerated failure time model presents a way to easily describe and interpret survival regression data. We assume, that each observed unit ages internally faster or slower, depending on the covariate values. It is desirable to check if observed datafit the model assumptions, therefore we present a goodness-of-fit testing procedure based on modern martingale theory. We work with the generalized model introduced in Cox & Oakes (1984) and studied in Lin & Ying (1995), which allows for covariates thatchange through time. We focus on particular important situations where time-varying covariates are used, such as when an additional factor is added during the observation or when the influence of one covariate gradually increases. On simulated data we estimate the empirical properties of the test.

  • Název v anglickém jazyce

    Testing goodness-of-fit of the Accelerated Failure Time model with time-varying covariates

  • Popis výsledku anglicky

    The accelerated failure time model presents a way to easily describe and interpret survival regression data. We assume, that each observed unit ages internally faster or slower, depending on the covariate values. It is desirable to check if observed datafit the model assumptions, therefore we present a goodness-of-fit testing procedure based on modern martingale theory. We work with the generalized model introduced in Cox & Oakes (1984) and studied in Lin & Ying (1995), which allows for covariates thatchange through time. We focus on particular important situations where time-varying covariates are used, such as when an additional factor is added during the observation or when the influence of one covariate gradually increases. On simulated data we estimate the empirical properties of the test.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 27th International Workshop on Statistical Modelling

  • ISBN

    978-80-263-0250-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    245-250

  • Název nakladatele

    Tribun EU

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    16. 7. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku