| dc.contributor.advisor | Valeinis, Jānis | en_US |
| dc.contributor.author | Grakoviča, Olga | en_US |
| dc.contributor.other | Latvijas Universitāte. Fizikas un matemātikas fakultāte | en_US |
| dc.date.accessioned | 2015-03-23T10:16:52Z | |
| dc.date.available | 2015-03-23T10:16:52Z | |
| dc.date.issued | 2009 | en_US |
| dc.identifier.other | 13458 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/6898 | |
| dc.description.abstract | Darba mērķis ir izpētīt izdzīvošanas statistikas teorētisko pamatu, kā arī apskatīt pielietojumu medicīnas datiem. Tiek apskatīts Kaplana-Meijera un Nelsona-Alena izdzīvošanas funkcijas novērtējumi un vairāki veidi ticamības intervālu kostruēšanai. Izdzīvošanas analīzes teorija balstīta uz neparametriskajām un semiparameriskajām statistikas metodēm.
Pētīta Koksa proporcionālā riska funkcija. Teorijā aplūkotās metodes pielietotas uz Tuberkulozes un plaušu slimību valsts aģentūras apkopotajiem datiem par 2007.gada pacientiem. | en_US |
| dc.description.abstract | The aim of this work is to analyse basic statistical methods in survival analysis. Kaplan-Aalen and Kaplan Meier estimators for survival function have been considered. For these estimators there are sevral ways how to construct confidence intervals.
The theory of survival analysis is based on nonparametric and semiparametric models. Finally, Cox proportional hazard model has been analysed. At the end the data of State agency for tuberculosis and lung diseases of Latvia are applied. | en_US |
| dc.language.iso | N/A | en_US |
| dc.publisher | Latvijas Universitāte | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Matemātika | en_US |
| dc.title | Izdzīvošanas analīze ar pielietojumu medicīniskajā statistikā | en_US |
| dc.title.alternative | Survival Analysis Applied to Medical Statistics | en_US |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | en_US |
