Informace o diplomové práci

Arnošt Komárek

Podstránky

Domácí | Diplomové práce |

Sdružené modely pro longitudinální a cenzorovaná data
Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data

Vypsáno:2018–19
Zadáno:2.10.2018

Zásady pro vypracování

Cílem diplomové práce je samostatně nastudovat a přehledně shrnout základy sdruženého modelování longitudinálních dat a (cenzorovaných) dat o času do určité události. Pro vybrané přístupy budou podrobněji odvozeny základní statistické vlastnosti, resp. budou detailněji studovány algoritmy používané k výpočtu odhadů parametrů zvolených modelů. V závislosti na zájmech studentky mohou být vybrané postupy porovnány pomocí simulační studie.

Zápis této DP vyžaduje úspěšné ukončení předmětu Pokročilé regresní modely (NMST432). V rámci práce na DP nutno absolvovat tyto povinně volitelné předměty:

  • Bayesovské metody (NMST431);
  • Analýza censorovaných dat (NMST531).

Výchozí literatura

  1. Rizopoulos, D. (2012). Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data: With Applications in R. Boca Raton: CRC Press, ISBN: 978-1-4398-7286-4.

  2. Diggle, P. J., Sousa, I., Chetwynd, A. G. (2008). Joint modelling of repeated measurements and time-to-event outcomes: The fourth Armitage lecture. Statistics in Medicine, 27(16), 2981–2998, doi: 10.1002/sim.3131.
  3. Gould, A. L., Boye, M. E., Crowther, M. J., Ibrahim, J. G., Quartey, G., Micallef, S., Bois, F. Y. (2015). Joint modeling of survival and longitudinal non-survival data: current methods and issues. Report of the DIA Bayesian joint modeling working group. Statistics in Medicine, 34(14), 2181–2195, doi: 10.1002/sim.6141.
  4. Proust-Lima, C., Séne, M., Taylor, J. M. G., Jacqmin-Gadda, H. (2014). Joint latent class models for longitudinal and time-to-event data: A review. Statistical Methods in Medical Research, 23(1), 74–90, doi: 10.1177/0962280212445839.
 

View My Stats