prikaz prve stranice dokumenta Proporcionalni parametarski modeli rizika
  Preuzmi
PDF 404.19 KB
diplomski rad
Proporcionalni parametarski modeli rizika
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2018. urn:nbn:hr:217:429040
Cvitković, Anamarija
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Matematički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Cvitković, A. (2018). Proporcionalni parametarski modeli rizika (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:429040

Cvitković, Anamarija. "Proporcionalni parametarski modeli rizika." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:429040

Cvitković, Anamarija. "Proporcionalni parametarski modeli rizika." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:429040

Cvitković, A. (2018). 'Proporcionalni parametarski modeli rizika', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 23.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:429040

Cvitković A. Proporcionalni parametarski modeli rizika [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2018 [pristupljeno 23.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:429040

A. Cvitković, "Proporcionalni parametarski modeli rizika", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:429040

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:429040
Podaci o radu
NaslovProporcionalni parametarski modeli rizika
AutorAnamarija Cvitković
MentorMiljenko Huzak (mentor)
MentorAzra Tafro (komentor)
Član povjerenstvaMiljenko Huzak (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Muić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBoris Širola (član povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Radunović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Matematički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2018-09-26, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Sažetak
Analiza doživljenja je skup tehnika kojima se procjenjuje i opisuje vrijeme potrebno do pojave jednog ili više određenih događaja. U radu uvodimo osnovne pojmove analize doživljenja kao što su cenzuriranje i rezanje podataka, funkcija doživljenja, funkcija hazarda, kumulativna funkcija hazarda, očekivano trajanje života, itd. One su detaljno definirane u prva dva poglavlja. Prije njih navedene su osnovne definicije i pojmovi vjerojatnosti i statistike. U prvom poglavlju objašnjeni su tipovi podataka koji se obrađuju u analizi preživljavanja. Podaci mogu biti cenzurirani i odrezani. Postoji više vrsta svakog tipa, tako imamo lijevo i desno cenzurirane podatke, lijevo i desno odrezane podatke, intervalno cenzurirane podatke, te kombinacije. Veoma je bitno da prepoznamo s kakvim oblikom podataka radimo, jer se ovisno o njima mijenja i tehnika kojom procjenjujemo. Upoznajemo se s procjeniteljem maksimalne vjerodostojnosti za funkciju doživljenja, kojom procjenjujemo promatrane veličine. Detaljno obrađujemo teorijsku pozadinu parametarskog proporcionalnog modela rizika, stavljajući naglasak na Weibullov i eksponencijalni model doživljenja. Parametarski proporcionalni model rizika pretpostavlja da funkcija ovisi o prediktorskim varijablama na specifičan način. U konačnici, koristeći se principima definiranim u teorijskom dijelu, pobliže opisujemo pretpostavke PH modela te ističemo prednosti modela.
Sažetak (engleski)
Survival analysis is a set of methods for analysing time duration until one or more events happen. This paper introduces basic concepts of survival analysis such as censoring and truncation data, survival function, hazard function, the cumulative hazard function, the mean residual life function etc. They are considered in the second chapter. In the first chapter, we deal with the types of survival data. There are left and right censored data, left and right truncated data, interval censored data, and combination of them. It is important to know which type of data we have, because depending on that, we choose the techniques for estimation. We define maximum likelihood estimation of the survival function. The theoretical background for parametric proportional hazard model is developed. Weibull and exponential survival model are given as examples of the most commonly used specific models. Ultimately, using the principles defined in the theoretical part, we described the assumptions and prominent advantages of PH model.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:429040
Studijski programNaziv: Financijska i poslovna matematika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag. math.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-03-26 15:26:46