Proporcionālā riska pieņēmuma pārbaude izdzīvošanas analīzē

Abstract

Bakalaura darbs veltīts izdzīvošanas analīzes problemātikas izpētei, liekot uzsvaru tieši Koksa proporcionālo risku modeļa galvenā pieņēmuma -- risku proporcionalitātes -- pārbaudei. Tas ir aktuāli, jo Koksa proporcionālo risku modelis ir viens no populārākajiem modeļiem, kas tiek pielietots izdzīvošanas analīzē. Tomēr galvenokārt šī modeļa galvenā pieņēmuma pārbaudei tiek pielietota tikai viena grafiska un viena analītiska metode, kas ir pieejama programmēšanas valodā R. Bakalaura darbā tiek apskatīta izdzīvošanas analīze, Koksa proporcionālo risku modelis, nepārtraukti varbūtību sadalījumi, kuriem teorētiski izpildās pieņēmums par risku proporcionalitāti, analītiskas un grafiskas risku proporcionalitātes pieņēmuma pārbaudes metodes, kā arī šīs metodes tiek pārbaudītas gan uz simulētiem, gan reāliem datiem.

The bachelor's thesis focuses on the investigation of survival analysis issues, with particular emphasis on testing the primary assumption of the Cox proportional hazards model - the proportionality of risks. This research holds significance as the Cox proportional hazards model stands as one of the most widely used models in survival analysis. However, it is worth noting that the existing testing approaches for this model's main assumption primarily rely on a single graphical and analytical method found in the programming language R. The bachelor's thesis encompasses an examination of survival analysis, the Cox proportional hazards model, continuous probability distributions that theoretically satisfy the assumption of proportionality of risks, analytical and graphical methods for testing the assumption of proportionality of risks. Furthermore, these methods are tested on both simulated and real-world data to assess their performance.