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[ 951STMOSANK14 ] KV (*)Survival Analysis

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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
4 ECTS M2 - Master 2. Jahr Statistik Helga Wagner 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Masterstudium Statistics 2015W
Ziele (*)Students are familiar with the basic concepts of survival analysis and are able to analyse survival data using statistical software, e.g. R
Lehrinhalte (*)Basic concepts (censoring, truncation, survial function, hazard rate)

Estimation of survival functions: Life tables, Kaplan Meier estimator

Comparing survival function: Log-Rank test, Wilcoxon test, stratified tests

Accelarated failure time model: specification, parametric survival distributions, estimation, hypothesis testing, evaluating model fit

Proportional hazards model: specification of the Cox model, estimation of regression coefficients and survival function, model checks, stratified Cox model

Beurteilungskriterien (*)Exam
Project report
Lehrmethoden (*)Lecture
Computer Lab
Abhaltungssprache Englisch
Literatur (*)Broström G. (2012). Event History Analysis, Taylor & Francis

Hosmer D. W. and Lemeshow S. (2003). Applied Survival Analysis, Wiley

Klein J. P. and Moeschberger M. L. (1997). Survival Analysis, Springer

Lehrinhalte wechselnd? Nein
Äquivalenzen (*)in collaboration with 951STCOCSTK14: KV Computational Statistics (4 ECTS) equivalent to
4MSCVDPR: PR Computerintensive Verfahren in der Datenanalyse (6 ECTS)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 40
Zuteilungsverfahren Zuteilung nach Vorrangzahl