Med levetidsdata for et stort antall familier kan man bruke frailty-modeller til å finne risikofaktorer og avhengighet innad i familien. En måte å gjøre dette på er å anta en realistisk fordeling for frailty-variabelen og en fordeling for den underliggende hasarden. Det er ikke gjort noen store undersøkelser om betydningen av feilspesifisert underliggende hasard i frailty-modeller tidligere. Grunnen til dette er at det har vært vanlig å anta en ikke-parametrisk underliggende hasard. Dette er mulig for enkle frailty-modeller, men for frailty-modeller med ulik grad av korrelasjon innen en familie blir dette straks svært vanskelig. Derfor er det interessant å undersøke betydningen av feilspesifisert underliggende hasard. I hele denne oppgaven antar vi at den underliggende hasarden er Weibullfordelt. Frailty-fordelingen antas å være enten gamma- eller stablefordelt. Vi simulerer data der den underliggende hasarden er enten Gompertzfordelt, badekarformet eller log-logistisk fordelt. Basert på sannsynlighetsmaksimeringsestimatoren for avhengigheten og regresjonsparametrene undersøker vi betydningen av feilspesifisert underliggende hasard. Simuleringene viser at dersom det er et stor variasjon i levetidene og et stort sprik mellom virkelig og tilpasset underliggende hasard, underestimeres både risikofakorene og avhengigheten i relativt stor grad. Dette gjelder både når frailty-variabelen er stablefordelt og når den er gammafordelt. Enda mer alvorlig er det dersom også frailty-fordelingen er feilspesifisert.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:ntnu-12855 |
| Date | January 2007 |
| Creators | Mortensen, Bjørnar Tumanjan |
| Publisher | Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet, Institutt for matematiske fag, Institutt for matematiske fag |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Norwegian |
| Detected Language | Norwegian |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0016 seconds