| dc.contributor.advisor | 陳麗霞 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | 王麗芬 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Wang,Li-Fen | en_US |
| dc.creator (作者) | 王麗芬 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Wang,Li-Fen | en_US |
| dc.date (日期) | 2005 | en_US |
| dc.date.accessioned | 2009-09-14 | - |
| dc.date.available | 2009-09-14 | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 2009-09-14 | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0093354027 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30909 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 統計研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 93354027 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 94 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 處理多重事件或再發事件之事件發生時間的資料時，常會以Cox模式為基礎而予以延伸，其中較適合再發事件的模式為：A-G模式、GT-UR 模式、PWP-CP 模式及PWP-GT模式。這些模式又可按照是否以發生次數為分層變數，而分為未分層模式(包含A-G模式、 GT-UR 模式)，及分層模式(包含PWP-CP模式、 PWP-GT 模式)。 本論文將以改良的Cox延伸模式，包括對變異數進行修正或加入事故傾向(或隨機效果)，探討公務人員升等的快慢與哪些變數有關。變異數修正方式利用穩健標準誤以解決事件之再發時間之間的相依問題；事故傾向模式則主要是以隨機效果代表無法觀察到的個體間之異質性，且同一個體的各次發生時間共享相同的異質性，並假定異質性服從某種特定分配。對於各種Cox的延伸模式，我們可比較採用穩健變異數與否對估計及推論結果的差異，以及事故傾向加入前後，估計及推論結果與模式配適上的差異。 由本論文對公務人員升等資料的分析可發現，採用變異數修正方法時，未分層的模式有較小的變異數估計值，所以顯著的變數較多，包括性別、官等、教育程度及年齡；分層模式中顯著變數則只有官等及教育程度。若假定事故傾向服從對數Gamma分配，並加入於上述四種模式中，則顯著的變數與未加入事故傾向時一致，且各模式之下均無法拒絕所有人的事故傾向同為0的假設。這種現象或許是因為我們無法取得教育程度與公務人員考試及格種類之歷史資料，也有可能是因為公務人員升等的體制健全，且法規制定嚴謹，運作也有正常的模式可循所致。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論………………………………………………………………………1 第一節 研究動機與目的…………………………………………………………1 第二節 文獻回顧…………………………………………………………………3 第三節 論文架構………………………………………………………………6 第二章 再發事件模式……………………………………………………………7 第一節 再發事件不分層模式…………………………………………………..7 2-1-1 Andersen-Gill模式………………………………………………….7 2-1-2 無限制之間隔時間模式………………………… ……………………10 第二節 再發事件分層模式……………………………………………… ……13 2-2-1 Prentice -Williams –Peterson總時間模式…………………13 2-2-2 Prentice -Williams –Peterson間隔時間模式………………14 第三節 穩健變異數……………………………………………………………16 第四節 再發事件條件事故傾向模式…………………………………………18 第三章 實證分析………………………………………………………………22 第一節 資料說明……………………………………………………………..22 第二節 資料分析……………………………………………………………..23 3-2-1 敘述性統計分析………...…………………..……………………25 3-2-2 模式估計結果……………………………….…………..…………27 第四章 結論與建議……………………………………………………………37 參考文獻…………………………………………………………………………39 附錄一……………………………………………………………………………42 附錄二……………………………………………………………………………46 附錄三……………………………………………………………………………47 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0093354027 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 再發事件 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 重複事件 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 事故傾向 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 隨機效果 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 分層模式 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 未分層模式 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | recurrent events | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | frailty | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | random effect | en_US |
| dc.title (題名) | 再發事件之存活分析之研究 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Survival Analysis For Recurrent Event Data | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
| dc.relation.reference (參考文獻) | Allison P. D.’Survival analysis using the sas system-a practical guide.’ | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | Andersen, P. K. and Gill, R.D. ‘Cox’s regression model for counting processes: a large sample study.’ Annals of Statistics, 10, 1100-1120(1982). | zh_TW |
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| dc.relation.reference (參考文獻) | Box-Steffensmeier, J.M., and Boef, S. D. (2005). ‘Repeated event survival models: the conditional frailty model.’ Pubmed PMID:16345026. | zh_TW |
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