Cox Proportinal Hazard Regression Model and an Application on Traffic Data

Abstract

Survival analysis is used to analyze the data consist of the duration of time until a specified event occurs. Cox Proportional Hazard Regression Model is a widely used method in survival analysis to determine the factors that are effective on survival (failure) time. This method models the independent variables mathematically and determines the risk levels of them. In this study, the form of Cox Proportional Hazard Regression Model, parameter estimation techniques, hazard ratios and testing the proportional hazards assumption are discussed. In application study, the independent variables that are taught to be effective on the repetition of the traffic accidents caused by the red light violation are examined in terms of risk structure and the data is modeled with Cox Proportional Hazard Regression Model.

Özet

Yaşam sürdürme analizi, tanımlanan bir olayın belirli bir başlangıç noktasından meydana gelmesine kadar geçen sürelerden oluşan verilerin analizinde kullanılır. Cox Oransal Hazard Regresyon Modeli, yaşam sürdürme analizinde yaşam süresi üzerinde etkili faktörleri belirlemek amacıyla sık kullanılan bir modeldir. Model, açıklayıcı değişkenlerin etki düzeylerini matematiksel olarak modelleyerek, risk düzeylerini belirlemeyi sağlar. Bu çalışmada, Cox Oransal Hazard Regresyon Modeli yapısı, parametre tahminleri, hazard oranları ve oransallık varsayımının test edilmesi incelenmiştir. Uygulamada, kırmızı ışık kural hatası nedeni ile meydana gelen trafik kazalarının tekrarlanmasında etkili olduğu düşünülen değişkenler risklilik düzeyleri bakımından incelenmiş ve Cox Oransal Hazard Regresyon Modeli kullanılarak veri modellenmiştir.

Keywords: Yaşam sürdürme analizi, Cox oransal hazard regresyon modeli, Trafik kazaları