| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Ocenjevanje modelov preživetja in stohastično modeliranje dolgoživosti : na študijskem programu 2. stopnje Matematika
Avtorji:ID Flakus, Nika (Avtor)
ID Jakovac, Marko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Flakus_Nika_2024.pdf (2,80 MB)
MD5: 06C41C522AA4B2E34377647CF97D494F
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
Opis:V magistrski nalogi predstavimo ocenjevanje modelov preživetja in stohastično modeliranje dolgoživosti, kar uporabljamo za analizo in razumevanje življenjske dobe. V teoretičnem delu predstavimo osnovne definicije iz verjetnosti in statistike. Sledi opis aktuarskih podatkov o življenjski dobi in neparametrično ocenjevanje funkcije preživetja. Nato obravnavamo modele za ocenjevanje preživetja, kjer se poglobimo v Kaplan-Meierjev, Nelson-Aalenov in Coxov model. V naslednjem poglavju se osredotočimo na stohastične modele dolgoživosti. Prvo predstavimo definicijo stohastičnega modela dolgoživosti, nato se osredotočimo na Lee-Carterjev model ter izvirni in M7 Cairns-Blake-Dowdov model. V praktičnem delu je prikazana uporaba vseh modelov, ki so predstavljeni v magistrskem delu, na konkretnih podatkih. Uporaba modelov ocenjevanja preživetja je predstavljena s pomočjo SPSS-a in Excela, medtem, ko so stohastični modeli dolgoživosti predstavljeni v programski kodi jezika R.
Ključne besede:analiza preživetja, krnjeni podatki, krivulja preživetja, stohastični procesi, Kaplan-Meier, Nelson-Aalen, Cox, Lee-Carter, CBD.
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[N. Flakus]
Leto izida:2024
Št. strani:60 str.
PID:20.500.12556/DKUM-90975 Novo okno
UDK:519.862:311(043.2)
COBISS.SI-ID:214919171 Novo okno
Datum objave v DKUM:14.11.2024
Število ogledov:0
Število prenosov:15
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:FNM
:
FLAKUS, Nika, 2024, Ocenjevanje modelov preživetja in stohastično modeliranje dolgoživosti : na študijskem programu 2. stopnje Matematika [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : N. Flakus. [Dostopano 19 april 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=90975
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Iščem podobna dela...Prosim, počakajte...
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:15.10.2024

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Estimating survival models and stochastic longevity modeling : magistrsko delo
Opis:In the master's thesis, we present the evaluation of survival models and stochastic longevity modeling, which we use to analyze and understand lifespan. In the theoretical part, we present basic definitions from probability and statistics. This is followed by a description of actuarial life expectancy data and a non-parametric estimation of the survival function. We then consider models for estimating survival, delving into the Kaplan-Meier, Nelson-Aalen, and Cox models. In the next chapter, we focus on stochastic longevity models. We first present the definition of the stochastic longevity model, then focus on the Lee-Carter model and the original and M7 Cairns-Blake-Dowd models. In the practical part, the application of all the models presented in the Master's thesis is shown on concrete data. The use of survival estimation models is presented using SPSS and Excel, while stochastic longevity models are presented in programming code R.
Ključne besede:survival analysis, censured data, survival curve, stohastic processes, Kaplan-Meier, Nelson-Aalen, Cox, Lee-Carter, CBD.


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici