Dynamická predikcia v analýze prežitia

• Thesis title in thesis language (Slovak): Dynamická predikcia v analýze prežitia
• Thesis title in Czech: Dynamická predikce v analýze přežití
• Thesis title in English: Dynamic prediction in survival analysis
• Key words: dynamická predikcia|pravdepodobnosť prežitia|združený model|Coxov model|lineárny zmiešaný model|bayesovské metódy
• English key words: dynamic prediction|survival probability|joint model|Cox model|linear mixed effects model|Bayesian methods
• Academic year of topic announcement: 2022/2023
• Thesis type: diploma thesis
• Thesis language: slovenština
• Department: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
• Supervisor: prof. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D.
• Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
• Date of registration: 07.10.2022
• Date of assignment: 07.10.2022
• Confirmed by Study dept. on: 23.01.2023
• Date and time of defence: 05.09.2023 08:20
• Date of electronic submission: 15.07.2023
• Date of submission of printed version: 24.07.2023
• Date of proceeded defence: 05.09.2023
• Opponents: doc. RNDr. Michal Pešta, Ph.D.

Guidelines

Cílem diplomové práce je samostatně nastudovat a přehledně shrnout metodiku tzv. dynamické predikce v kontextu analýzy přežití (odhad individuální pravděpodobnosti výskytu sledované události na základě longitudinálních měření zvolených prediktorů). 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. Součástí práce může být též analýza reálných dat.

Zápis této DP vyžaduje úspěšné ukončení předmětu Pokročilé regresní modely (NMST432). V rámci práce na DP nutno absolvovat povinně volitelný předmět Analýza censorovaných dat (NMST531).

References

[1] Kalbfleisch, J. D., Prentice, R. L. (2002). The Statistical Analysis of Failure Time Data, Second Edition. Hoboken: John Wiley & Sons, ISBN 0-471-36357-X.

[2] Rizopoulos, D. (2012). Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data With Applications in R. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, ISBN 978-1-439-87286-4.

[3] Rizopoulos, D. (2016). The R package JMbayes for fitting joint models for longitudinal and time-to-event data using MCMC. Journal of Statistical Software, 72(7), 1-46, doi: 10.18637/jss.v072.i07.