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Khomski, Pavel: Flexible Modelle für die Verweilzeiten : P-Spline basierte Methoden. 2007
Inhalt
Einleitung
Theoretische Grundlagen
Kurzer Abriss des klassischen Cox-Modells
Flexibilisierung des Proportional-Hazard Modells
Spline-gestützte Modellierung
Idee der penalisierten Likelihood
Flexible Modellierung mit P-Splines
Splinebasierte Konzepte in der Analyse von Verweildauern: Literaturüberblick
Modellierungsstrategie
Gestalt der Likelihoodfunktion
Approximation der Likelihood; Poisson -Modell
Wahl der Penalisierungsmatrix
GLMM-Darstellung des Modells
Regulierung des Smoothing-Effektes; Freiheitsgrade der Modellkomponenten
Varianz der Modellparameter
Anwendungsmodelle: Überblick
Two-Way Additives Hazard-Modell mit Kalendereffekten
Modellansatz
Schätzalgorithmus
Berechnung der Penalisierungsparameter
Bestimmung von Varianzen und Freiheitsgraden
Simulationsstudie
Anwendungsbeispiel
Diskussion zur Weiterentwicklung
Two-Way Additives Hazard-Modell mit saisonaler Zeitkomponente
Modellansatz und Schätzstrategie
Simulationsstudie
Auswertung des Datenmaterials
Two-Way-Interaction Hazard-Modell
Modell-Likelihood
Berechnung der Smoothing-Parameter
Anwendung an die Mortalitätsdaten
Competing-Risks-with-Frailties Modell
Allgemeiner Überblick
Identifizierbarkeit; Spezifizierung der Likelihood
Frailty als unbeobachtete Heterogenität
Wahl der glatten Komponenten; Approximation der Likelihood
Spezifizierung der Frailty-Verteilung
Schätzroutine; EM-Algorithmus
Wahl der Penalisierungsmatrix
GLMM-Darstellung; Bestimmung der Penalisierungsparameter
Kovarianzen der Modellparameter
Simulationen
Anwendungsbeispiel
Multi-Zustandsmodell
Zusammenfassung und Ausblick
Datenmaterial
Arbeitslosigkeitsdaten des SOEP
Kindersterblichkeiten
R-package zur Schätzung der glatten Komponenten
Mathematische und statistische Basics
Grundlegende Begriffe der Analyse von Verweildauern
Mathematische Funktionen
Vektor- und Matrixableitungen
Verteilungen
Laplace-Approximation
Laplace-Approximation mit nichtinvertierbarer Penalisierungsmatrix
I. und II. Ableitungen zur Bestimmung des Smoothing-Parameters
Grundriss der Bayes-Inferenz
Grundriss des EM-Algorithmus
Trapezoide Approximation des Integrals
Grundriss der Optimierungsstrategie für mixture-Gewichte in Competing Risks
Simulationsergebnisse
Simulation mit truncated polynomials
Simulation mit B-splines
Simulation für das Modell der Competing Risks
Simulation auf Monatsbasis
Simulation auf Tagesbasis