ÇOKLU DÜZELTME YAŞAM TABLOSU – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

ÇOKLU DÜZELTME YAŞAM TABLOSU – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

6 Ocak 2021  İstatistiksel Veri Analizi CSO 1980 yaşam tablosu Pmf nedir PMF Yaşam tablosu 2020 TRH 2010 Erkek Yaşam Tablosu TRH 2010 yaşam tablosu gün ay yıl ayrımı TRH 2010 YAŞAM TABLOSU ÖMÜR 0
İKİ MODERN PLAGU – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

ÇOKLU DÜZELTME YAŞAM TABLOSU

Sıradan yaşam tablosu, tüm ölüm nedenleri birleşik olarak ölüm oranını analiz etmek için bir yöntem sağlar, ancak belirli ölüm nedenlerinin genel ölüm oranına katkıları hakkında hiçbir bilgi vermez. Çoklu azalma yaşam tablosu (MDLT), OLT kohortundaki belirli bir ölüm nedeninden “ölme nedeniyle” olan bireyler grubunun ölüm deneyimini tanımlar. Bu yaklaşım, genel ölüm oranıyla ilişkili olarak belirli ölüm nedenlerini incelemeyi mümkün kılar. Çoklu azalma ömrü tablosu, rekabet eden riskler modeline bir örnektir.

Tüm ölüm nedenlerinin birbirini dışlayan K olarak gruplandırıldığını varsayalım (k = 1, 2,.., K). Bölüm 8.4’ten sonra k nedeni için ham tehlike fonksiyonunu şu şekilde tanımlıyoruz: rk (x, t) x yaşında ve t takvim zamanında hayatta bir bireyin bir sonraki anda k nedeninden öleceği birim zaman başına anlık olasılıktır ” diğer ölüm nedenlerinin varlığında. ” Ölüm nedenleri birbirini dışlayan ve kapsamlı olduğundan, bunu (8.8) ‘den çıkar.

Şimdi, ölüm nedenlerinin her biri için nüfusun sabit olduğunu varsayıyoruz. Önceki bölümde olduğu gibi tartışıldığında, her bir ölüm nedeni için nedene özgü enine kesit ve çapraz tehlike işlevlerinin eşit olduğu gösterilebilir. Ortak nedene özgü tehlike fonksiyonunu rk (x) ile ifade ederek, (13.6) ‘dan bunu takip eder.

OLT kohortunun her bir üyesi ölüm nedenlerinden birinden ölmek zorunda olduğu için, teorik olarak OLT kohortunu, nedenlerin her birinin ölmesi nedeniyle bireylerden oluşan alt gruplara bölebiliriz. K nedeni için çoklu azalma yaşam tablosu, k nedeninin ölmesi nedeniyle OLT kohortunun alt kohortunun ölüm deneyimini açıklamaktadır. Kısaca, bu bireyler grubuna MDLT kohortu adını veriyoruz (k nedeni için).

Tablo 13.5, ana MDLT işlevlerinin bir açıklamasını verir. Qkj dışında, fonksiyonların Tablo 13.1’deki karşılıklarına benzer bir yorumu vardır. Örneğin, lk (x), MDLT kohortundaki x yaşına kadar hayatta kalan bireylerin sayısıdır ve ek (x) onların yaşam beklentisidir. Qk = dk / l (x) ‘in benzersiz özelliği, paydanın lk (x) yerine l (x) olmasıdır. Dolayısıyla qk, tüm kohortun hayatta kalma deneyimine bağlıdır ve bu nedenle kaba koşullu olasılık olarak adlandırılır.

Belirli bir takvim yılı için, Dkj, j. yaş grubundaki nüfusta k’ye (j = 0,1, …, J) neden olan ölümlerin sayısını göstersin. Bu yaş grubu için popülasyondaki kaba nedene özgü ölüm oranı Rk = Dk / N olarak tanımlanmıştır. Ham terimini kullanıyoruz çünkü popülasyonda birbiriyle yarışan ölüm nedenleri var ve bu, k’ye neden olan ölümlerin sayısı üzerinde bir etkiye sahip. Bu anlamda, “nedene özgü” terimi yanlış bir isimlendirmedir.

TRH 2010 yaşam tablosu gün ay yıl ayrımı
PMF 1931 Yaşam tablosu
CSO 1980 yaşam tablosu
Yaşam tabloları
PMF Yaşam tablosu 2020
TRH 2010 Erkek Yaşam Tablosu
Pmf nedir
TRH 2010 YAŞAM TABLOSU ÖMÜR

Ölüm nedenleri birbirini dışlayan ve kapsamlı olduğundan, her yaş grubu için D = K Dk’ye sahip olduğumuz sonucu çıkar. Bu nedenle, (13.7) ‘nin ayrık karşılığı budur. Tablo 13.5’ten dkj, j. Yaş grubundaki MDLT kohortundaki ölümlerin sayısıdır. L j’nin bu yaş grubu için OLT kohortundaki kişi-yıl sayısı olduğunu hatırlayın. Yani j. Yaş grubu için kaba MDLT ölüm oranı dk / L’dir.

Sıradan yaşam tablosuna benzer şekilde, her yaş grubu için nüfus ve MDLT ham ölüm oranlarını eşitliyoruz. Yani tanımladığımız her yaş grubu içindir.

(13.9) ve (13.10) ‘u birleştirmek (j = 0,1, …, J) verir. Sıradan yaşam tablosunun inşasında olduğu gibi, lk (x) ‘in işlevsel formu hakkında bir varsayım yapmamız gerekir. Aşağıda açıklandığı gibi, lk (x) ‘in her yaş grubunda doğrusal olduğunu varsaymak uygundur. Bu nedenle, sonuncusu dışındaki her yaş grubu için (j = 0,1, …, J – 1) tanımlarız.

XJ + 1 belirtilmediğinden, nJ hesaplanamaz ve bu nedenle (13.11) son yaş grubu için geçerli değildir. Bu yaş grubu için, MDLT kohortunun x j yaşına kadar hayatta kalan k nedeninin tüm üyelerini tanımlıyoruz ve sonunda bu nedenden ölecek ve bu nedenle (13.5) ‘e karşılık geldik.

Tablo 13.6, k nedeni için çoklu azalma ömrü tablosunun oluşturulmasında yer alan adımları özetlemektedir.

İkinci özdeşlik, doğrusal varsayımla tatmin olur, ancak yukarıda yapılan işlevsel biçim seçimini açıklayan üstel varsayımla tatmin olmaz. OLT ve MDLT işlevleriyle ilgili bu ve diğer kimlikler, her bir ölüm nedeni için bir tane olmak üzere birden çok azaltma ömrü tablosunun toplanmasının, sıradan yaşam tablosunun bir tabakalaşması olarak görülebileceğini göstermektedir.

Muhtemelen k nedeni için çoklu azalma yaşam tablosundan elde edilebilen en bilgilendirici ölümlülük endeksi ek (0) ‘dır, k nedeninden ötürü bir bireyin doğumda beklenen yaşam süresi. Ayrıca ilgi konusu olan lk (0) / l (0), doğumda k nedeninin sonunda ölme olasılığıdır.

Örnek 13.3 (Neoplazmalar için Çoklu Azalma Ömrü Tablosu: Kanada, Erkekler, 1991) Tablo 13.7, Tablo 13.3’teki verilere dayanan 1991’deki Kanadalı erkekler için neoplazmlar için çoklu azalma ömrü tablosunu vermektedir. Durağan nüfus varsayımına göre, 1991’de Kanada’da doğan erkeklerin% 27,17’si neoplazmdan ölecektir ve bu nedenden ölen bir birey için doğumda beklenen yaşam süresi 73,27 yıldır.

 NEDENLE SİLİNEN YAŞAM TABLOSU

Genel ve nedene özgü ölüm oranlarını sıradan ve çoklu düşüş yaşam tabloları kullanarak inceledikten sonra, ölüm oranı özel bir nedenini ortadan kaldırmanın mortalite üzerindeki etkisinin ne olacağını sorgulamak doğaldır, saycausek. Wedenotebyr • k (x, t) tehlike fonksiyonu varsayımı altında neden k elendi (silindi). Bu gösterimde, • k, “k nedeni dışındaki tüm nedenler” anlamına gelir. (13.6) ‘dan r;

• k (x, t) = r (x, t) – rk (x, t) olduğu sonucuna varmak caziptir.

Ancak bu kimlik, başka varsayımlar yapılmadan geçerli olmaz. Bölüm 8.4’teki örneği takiben, miyokardiyal enfarktüs (k = 1) ve inmenin (k = 2) söz konusu ölüm nedenlerinden ikisi olduğunu varsayalım. Bu iki dolaşım koşulunun ortak bir dizi risk faktörüne sahip olması nedeniyle, birinin riskini azaltmak için tasarlanan müdahaleler aynı zamanda diğerinin riskini de azaltacaktır. Bu nedenle r;

• 1 (x, t) <r (x, t) – r1 (x, t) ve r • 2 (x, t) <r (x, t) – r2 (x, t).

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.