Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data

• Thesis title in Czech: Sdružené modely pro longitudinální a cenzorovaná data
• Thesis title in English: Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data
• Key words: Bayesovská statistika, sdružený model, Coxův model, lineární smíšený model, model s latetními třídami
• English key words: Bayesian statistics, joint model, Cox model, inear mixed effects model, latent class model
• Academic year of topic announcement: 2018/2019
• Thesis type: diploma thesis
• Thesis language: angličtina
• Department: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
• Supervisor: prof. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D.
• Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
• Date of registration: 02.10.2018
• Date of assignment: 02.10.2018
• Confirmed by Study dept. on: 19.11.2018
• Date and time of defence: 07.07.2020 08:00
• Date of electronic submission: 27.05.2020
• Date of submission of printed version: 27.05.2020
• Date of proceeded defence: 07.07.2020
• Opponents: doc. Ing. Marek Omelka, Ph.D.

Guidelines

Cílem diplomové práce je samostatně nastudovat a přehledně shrnout základy sdruženého modelování longitudinálních dat a (cenzorovaných) dat o času do určité události. Pro vybrané přístupy budou podrobněji odvozeny základní statistické vlastnosti, resp. budou detailněji studovány algoritmy používané k výpočtu odhadů parametrů zvolených modelů. V závislosti na zájmech studentky mohou být vybrané postupy porovnány pomocí simulační studie.

Zápis této DP vyžaduje úspěšné ukončení předmětu Pokročilé regresní modely (NMST432). V rámci práce na DP nutno absolvovat tyto povinně volitelné předměty: Bayesovské metody (NMST431); Analýza censorovaných dat (NMST531).

References

[1] Diggle, P. J., Sousa, I., Chetwynd, A. G. (2008). Joint modelling of repeated measurements and time-to-event outcomes: The fourth Armitage lecture. Statistics in Medicine, 27(16), 2981-2998, doi: 10.1002/sim.3131.
[2] Gould, A. L., Boye, M. E., Crowther, M. J., Ibrahim, J. G., Quartey, G., Micallef, S., Bois, F. Y. (2015). Joint modeling of survival and longitudinal non-survival data: current methods and issues. Report of the DIA Bayesian joint modeling working group. Statistics in Medicine, 34(14), 2181-2195, doi: 10.1002/sim.6141.
[3] Proust-Lima, C., Séne, M., Taylor, J. M. G., Jacqmin-Gadda, H. (2014). Joint latent class models for longitudinal and time-to-event data: A review. Statistical Methods in Medical Research, 23(1), 74-90, doi: 10.1177/0962280212445839.
[4] Rizopoulos, D. (2012). Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data: With Applications in R. Boca Raton: CRC Press. ISBN: 978-1-4398-7286-4.