Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  competing risks
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In the paper the possibilities of assessing the variable influence on the failure occurrence is shown. Ensemble of dipolar survival trees is used as a prediction tool. The technique is able to cope with censored data (data with incomplete observations) as well as with competing risks data. The results are presented on the base of two real datasets for which the influence of discrete and continuous variables is examined. To this purpose, the cumulative incidence functions and the quartiles of CIF functions are applied
PL
W pracy przedstawione zostały możliwości graficznej weryfikacji hipotez dotyczących wpływu poszczególnych cech na czas wystąpienia porażki. Jako narzędzie prognostyczne zostały wykorzystane predyktory złożone, w których dipolowe drzewa przeżycia służą jako pojedyncze predyktory. Algorytm tworzenia predyktorów złożonych wykorzystuje informację pochodzącą z obserwacji cenzorowanych, jak również jest przystosowany do danych z konkurencyjnym ryzykiem. Eksperymenty zostały wykonane przy użyciu dwóch zbiorów danych: zbiór opisujący pacjentki z rakiem piersi i drugi - opisujący pacjentów z chłoniakiem grudkowym. Pierwszy z analizowanych zbiorów posłużył jako przykład do badania wpływu zmiennych dyskretnych. W tym celu wyznaczone zostały dystrybuanty (ang. cumulative incidence function) dla wyróżnionych dwóch zdarzeń konkurencyjnych i dwóch cech: rodzaju leczenia oraz typu histologicznego raka. W przypadku zbioru z chłoniakiem grudkowym badane były cechy ciągłe: wiek oraz wartość hemoglobiny. Analiza tych danych opierała si˛e na wyznaczeniu wartości kwartyla pierwszego oraz mediany z funkcji dystrybuanty, wyznaczonej dla czasu nawrotu choroby.
PL
W pracy przedstawiono trójparametrowy model czasu zdatności systemu technicznego narażonego na dwa typy zagrożeń. Do pierwszego typu zagrożeń należą wszelkie zagrożenia incydentalne, a do drugiego tak zwane zagrożenia starzeniowe. Motywacją do napisania tej pracy była właśnie idea połączenia badań tych dwóch typów zagrożeń, z jakimi mamy często do czynienia w praktyce, zwłaszcza w kontekście systemów technicznych. Celem pracy jest wskazanie alternatywy dla masowo stosowanego rozkładu Weibulla w badaniu czasów zdatności systemów. W punkcie 1 opisano trójparametrowy model, zdefiniowany jako minimum dwóch zmiennych losowych. Uzasadniono zarówno potrzebę wprowadzenia tego modelu, jak i jego przewagę nad dotychczasowym sposobem modelowania czasu zdatności systemu. W punkcie 2 przedstawiono podstawowe charakterystyki funkcyjne i liczbowe wprowadzonego modelu zdatności systemu. Ponadto obliczono wpływ parametrów, dla różnych kombinacji ich wartości, na ustalenie przyczyny utraty zdatności systemu.
EN
In constructing a lifetime model of any technical system, sometimes the traditionally used Weibull distribution is biased. In consequence, parameter estimation can be fatal. In this situation, it is not possible to find a good fitting function that characterises the system lifetime. Here all possible risks of the system are divided into two types: accidental and ageing risks. The accidental risk has an exponential distribution, and the ageing risk has a Weibull distribution. In this paper, a three parameters model of the system lifetime with both types of risks is presented. Modelling was performed by a simple competing risk distribution as a possible alternative to the Weibull distribution in lifetime analysis. This distribution corresponds to the minimum between the family of exponential and family of Weibull distributions. Our motivation was to take account of both accidental and ageing risks in lifetime data analysis. For this purpose, we introduced a three-parameter model, where such functions as hazard function, survival function, and density function are presented. Then, such characteristics as the expected value and variance of the modelled system lifetime are considered. Finally, the problem of choosing between an exponential, Weibull, or the introduced competing risk model is discussed.
EN
During the last two decades, statistical methods using lower and upper probabilities have become increasingly popular. One such method is Nonparametric Predictive Inference (NPI), which makes relatively few modelling assumptions. Due to the specic nature of many reliability and risk scenarios, NPI provides attractive new solutions to many problems in these elds. This paper provides an introductory overview to this area, including examples on competing risks, system reliability and prediction of unobserved or even unknown failure modes.
4
Content available Probabilistyczny model konkurujących zagrożeń
PL
W pracy przedstawiono koncepcję probabilistycznego modelowania wystąpienia różnorodnych zagrożeń stanu zdatności systemu technicznego. Głównym celem tego opracowania są konstrukcje funkcji służących do analizowania konkurujących zagrożeń. Praca ta została zainspirowana książką [4], w której rozwinięte zostały metody probabilistyczne mające szczególne zastosowania w biologii i medycynie. W punkcie 1 przedstawione są funkcyjne charakterystyki niezawodnościowe zaadaptowane na potrzeby badania niezawodności, bezpieczeństwa i zagrożeń systemów technicznych. Pokazane są związki między nimi. Najważniejsze wyniki są zestawione w punkcie 2, gdzie przedstawiono model konkurujących zagrożeń i jego funkcyjne charakterystyki. W punkcie 3, podane są dwa proste przykłady, w których zastosowano przedstawioną metodę modelowania probabilistycznego.
EN
This paper describes a concept of probabilistic modelling of different competing risks of a technical system ability state. The main purpose is the construction of functions to analyse competing risks. In Point 1, functional characteristics are introduced, adopted to investigation of reliability, safety and the threats of technical systems. Moreover, relationships between them are shown. The most important results are shown in Point 2, where the model of competing risks is introduced. In Point 3, there are given two simple examples of systems. For these systems, there were appointed the hazard rates, the crude sub-distribution functions for the particular competing risks, the partial crude hazard rates, and the partial crude sub-distribution functions. In this publication, attention is concentrated on functional characteristics applied in parametrical modelling of the threats of the system ability state. In analysis of competing risks with parametrical methods, the introduced functions and their parameters are easily interpret, in particular, the hazard rate. If occurrences of threats are independent, then the introduced model of competing risks can be applied to any probability distribution. In case of dependent competing risks, we should use methods of multidimensional probability methods, which are seldom applied. The multidimensional distributions can play key role in development of applications of competing risks analysis. The whole of study finishes short recapitulation and cited literature.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.