- Docente: Rossella Miglio
- Crediti formativi: 10
- SSD: SECS-S/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Statistica, economia e impresa (cod. 8056)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente conosce i fondamenti metodologici delle analisi statistiche di dati in cui la variabile casuale di interesse è il tempo di occorrenza di un evento predefinito. In particolare, lo studente è in grado di: - costruire stime parametriche e non parametriche di funzioni di sopravvivenza - confrontare due o più funzioni di sopravvivenza - stimare e interpretare i parametri del modello a rischi proporzionali di Cox
Contenuti
Caratteristiche dei dati biomedici relativi al tempo di occorrenza di un evento, censura e troncamento. Stima della probabilità cumulata di sopravvivenza mediante metodi non parametrici: lo stimatore di Kaplan Meier ed il metodo attuariale.
Funzione di rischio o azzardo: definizione e metodi di stima. Relazione intercorrente tra le funzioni di rischio, di sopravvivenza e di densità della variabile aleatoria tempo di sopravvivenza.
Il confronto tra la sopravvivenza in due o più gruppi: test del log-rank e test dei ranghi.
Il modello semiparametrico di Cox: definizione, assunti, metodo di stima dei coefficienti di regressione e relativi test d'ipotesi; interpretazione delle stime ed analisi dei residui.
Estensioni del modello di regressione di Cox: stratificazione e variabili a coefficienti variabili nel tempo.
I modelli parametrici nell'analisi della sopravvivenza. Il modello esponenziale, Weibull, Log-normale, log-logistico e gamma generalizzato.
I modelli a rischi accelerati.
Rischi competitivi. Modelli di regressione ad effetti misti.
I modelli per l'analisi di dati longitudinali.
Analisi di casi di studio.
Testi/Bibliografia
D. COLLETT, Modelling survival data in medical research, Chapman & Hall, 2003
D. W. HOSMER, S. LEMESHOW, Applied Survival Analysis: Regression
Modeling of Time to Event Data, Wiley, New York, 1999.
E.T.LEE, Statistical Methods for Survival Data Analysis, Wiley, New York, 2003
Metodi didattici
Lezioni frontali
Seminari
Laboratorio informatico
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Prova scritta ed orale
Strumenti a supporto della didattica
Laboratorio informatico
Orario di ricevimento
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