• 제목/요약/키워드: competing risk regression model

검색결과 6건 처리시간 0.017초

경쟁 위험 회귀 모형의 이해와 추정 방법 (Estimation methods and interpretation of competing risk regression models)

  • 김미정
    • 응용통계연구
    • /
    • 제29권7호
    • /
    • pp.1231-1246
    • /
    • 2016
  • 경쟁위험에 대한 연구 중 주로 쓰이는 방법은 Cause-specific 위험 모형과 subdistribution을 이용한 비례 위험 모형 방법이다. 그 이후에도 많은 모형이 제시되었지만, 추정 방법 면에서 설명력이 부족하거나 알고리즘으로 구현하기 어려운 단점을 가지고 있어서 잘 활용되고 있지 않다. 이 논문에서는 Cause-specific 위험 모형, subdistribution을 이용한 비례 위험 모형과 비교적 최근에 제시된 이항 회귀 모형(direct binomial model), 절대 위험 회귀 모형(absolute risk regression model), Eriksson 등 (2015)의 비례 오즈 모형(proportional odds model)을 소개하고 추정 방법을 간단히 설명하고자 한다. 각 모형에 대하여 SAS와 R을 이용한 활용 방법을 제시하고, 두 가지 경쟁위험이 존재하는 데이터를 R을 이용하여 분석하였다.

Regression analysis of interval censored competing risk data using a pseudo-value approach

  • Kim, Sooyeon;Kim, Yang-Jin
    • Communications for Statistical Applications and Methods
    • /
    • 제23권6호
    • /
    • pp.555-562
    • /
    • 2016
  • Interval censored data often occur in an observational study where the subject is followed periodically. Instead of observing an exact failure time, two inspection times that include it are available. There are several methods to analyze interval censored failure time data (Sun, 2006). However, in the presence of competing risks, few methods have been suggested to estimate covariate effect on interval censored competing risk data. A sub-distribution hazard model is a commonly used regression model because it has one-to-one correspondence with a cumulative incidence function. Alternatively, Klein and Andersen (2005) proposed a pseudo-value approach that directly uses the cumulative incidence function. In this paper, we consider an extension of the pseudo-value approach into the interval censored data to estimate regression coefficients. The pseudo-values generated from the estimated cumulative incidence function then become response variables in a generalized estimating equation. Simulation studies show that the suggested method performs well in several situations and an HIV-AIDS cohort study is analyzed as a real data example.

중고령층 자영업 이탈 요인 분석: 자영업 이탈 이유를 중심으로 (A Study on Determinants of the Elderly's Self-employment Exits - Focusing on why they exit from their owned business)

  • 문상균;박세정
    • 노동경제논집
    • /
    • 제43권3호
    • /
    • pp.1-31
    • /
    • 2020
  • 본 연구는 중고령층 자영업 이탈에 영향을 주는 요인을 자영업 이탈 이유를 고려하여 분석하였다. 분석에는 고령화 연구 패널(KLoSA)의 1~6차 및 직업력 자료를 이용하였다. 자영업 이탈 이유 중 경영상 어려움으로 인해 이탈한 집단이 다른 이유로 이탈한 집단보다 경제적 어려움에 처할 가능성이 큼에 따라 이들을 중심으로 분석하였다. 분석 모형으로는 경영상 어려움으로 인한 이탈만을 실패로 정의하는 경쟁위험회귀모형(competing risk regression models)을 이용하였다. 그 결과, 자영업 이탈 요인으로 알려졌던 성별, 연령, 학력 변수의 유의성이 사라졌다. 반면 동종 산업 경력이 자영업 이탈 위험률을 낮추는 경향이 있음을 확인하였다. 이에 따라 경제적 어려움과 실업에 직면할 위험이 큰 자영업 이탈을 방지하기 위해서는 동종 산업 내 경력이 부족한 채로 자영업을 시작하는 중고령층을 지원하는 방안이 필요함을 제시할 수 있다.

  • PDF

경쟁위험분석을 이용한 산재 근로자의 원직장복귀에 대한 연구 (Statistical analysis of economic activity state of workers with industrial injuries using a competing risk model)

  • 도기쁨;김수연;김양진
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
    • /
    • 제26권6호
    • /
    • pp.1271-1281
    • /
    • 2015
  • 본 논문에서는 '제1회 산재보험패널조사'에서 제공된 자료를 이용하여 산재 근로자의 경제 활동 유형의 특성을 연구하였다. 조사 대상자는 2012년도에 산재 요양을 종결한 근로자이며 총 2,000명이 지역, 장해등급 및 재활서비스 이용여부로 층화계통추출되었다. 본 연구에서는 근로자가 산재 후 참여하는 경제활동의 유형으로 원직장복귀뿐만 아니라 다른 직장으로의 재취업의 가능성을 고려하여 이러한 경제활동으로의 이동에 어떤 요인이 영향을 미치는지 조사하고자 한다. 원직장복귀에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 총 1,463명의 연구 대상자에게 경쟁위험 분석방법을 적용하였다. 또한 경제활동상태에 영향을 미치는 요인을 세 가지 유형 (산재 근로자의 특성, 재해 사업장의 특성, 산업재해의 특성)으로 나누어 통합 분석을 시행하였다. 분석 결과를 통해 학력이 높고 근로기간이 길수록 원직장복귀가 빨라짐을 알 수 있었다. 또한 연령이 높고, 기능원 및 관련 기능직에 종사자이며, 장해의 정도가 심한 산재 근로자가 원직장복귀까지 더 오랜 시간이 걸렸음을 알 수 있었다.

Minimum Message Length and Classical Methods for Model Selection in Univariate Polynomial Regression

  • Viswanathan, Murlikrishna;Yang, Young-Kyu;WhangBo, Taeg-Keun
    • ETRI Journal
    • /
    • 제27권6호
    • /
    • pp.747-758
    • /
    • 2005
  • The problem of selection among competing models has been a fundamental issue in statistical data analysis. Good fits to data can be misleading since they can result from properties of the model that have nothing to do with it being a close approximation to the source distribution of interest (for example, overfitting). In this study we focus on the preference among models from a family of polynomial regressors. Three decades of research has spawned a number of plausible techniques for the selection of models, namely, Akaike's Finite Prediction Error (FPE) and Information Criterion (AIC), Schwartz's criterion (SCH), Generalized Cross Validation (GCV), Wallace's Minimum Message Length (MML), Minimum Description Length (MDL), and Vapnik's Structural Risk Minimization (SRM). The fundamental similarity between all these principles is their attempt to define an appropriate balance between the complexity of models and their ability to explain the data. This paper presents an empirical study of the above principles in the context of model selection, where the models under consideration are univariate polynomials. The paper includes a detailed empirical evaluation of the model selection methods on six target functions, with varying sample sizes and added Gaussian noise. The results from the study appear to provide strong evidence in support of the MML- and SRM- based methods over the other standard approaches (FPE, AIC, SCH and GCV).

  • PDF

누락된 공변량을 가진 원인별 비례위험모형의 분석 (Analysis of the cause-specific proportional hazards model with missing covariates)

  • 이민정
    • 응용통계연구
    • /
    • 제37권2호
    • /
    • pp.225-237
    • /
    • 2024
  • 경쟁위험자료에서 일부 공변량들이 연구대상들의 일부분에 대해 관측되지 않을 수 있다. 그런 경우 결측된 공변량 값을 가진 연구대상들을 분석에서 제외하는 것은 편향된 추정치와 효율성 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 누락된 공변량을 가진 원인별 비례위험모형의 회귀모수 추정을 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 연구하였다. 모의실험을 통해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 구해진 추정량의 성능을 평가한 결과, 이 방법들이 잘 수행됨을 확인하였다. 미국 국립암연구소의 전립선, 폐, 대장, 난소 암 선별 시험 연구에서 제공하는 종양 크기의 값이 누락된 유방암 자료에 대해 암 사망 위험률과 다른 원인 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 적용하였다. 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 원인별 비례위험모형을 적합한 결과, 인종, 기혼여부, 병기, 분화도, 종양의 크기는 유방암 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인들이였으며, 병기가 유방암 사망 위험률을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 진단시 연령과 종양의 크기는 다른 원인 사망 위험률을 높이는데 유의한 영향을 미치는 요인이였다.