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In Lebensdaueranalysen versucht man festzustellen, welche Variablen in welchem Ausmaß die beobachteten Überlebenszeiten erklären. In der einschlägigen Literatur, und als Folge in Programmpaketen, werden Analysen mit zeitveränderlichen Kovariablen vernachlässigt. Deren Ausprägungen können sich im Zeitverlauf ändern und werden im Gegensatz zu internen Kovariablen, die nicht behandelt werden, als externe, dh als feste Größen angesehen. Es wird gezeigt, wie sich veränderliche Ausprägungen auf die Hasardrate und Überlebensfunktion auswirken, wie mit ihnen die Parameter geschätzt und wie Überlebenswahrscheinlichkeiten prognostiziert werden können. Dies erfolgt theoretisch, anhand von Beispielen und mittels MATHEMATICA-Programmen. Allgemein und anhand vier parametrischer Modelle wird eine Methode vorgestellt, die Einflüsse veränderlicher Variabler zu schätzen. Innerhalb des Exponentialmodells werden die exakte Stichprobenverteilung der Koeffizienten und die Schätzung bei linearer Zeitveränderlichkeit behandelt. Im Rahmen des Cox-Modells wird eine Koeffizientenschätzung aus der partial likelihood mit veränderlichen Kovariablen auch in Programmpaketen angeboten, ebenso ein Modelltest mit definierter Zeitabhängigkeit. Für die Schätzung der Überlebensfunktion, ihrer Standardfehler und der Residuen wird eine analoge Vorgangsweise vorgestellt, und ihre Berechtigung mit Simulationen überprüft. Weiters werden die Parameter aus der vollen Likelihoodfunktion geschätzt und das stetige Modell dem diskreten gegenübergestellt.
