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Times to multiple events (TMEs) are a major data type in large-scale business and medical data. Despite its importance, the analysis of TME data has not been well studied because of the analysis difficulty from censoring of observation. To address this difficulty, we have developed a Bayesian-based multivariate survival analysis method, which can successfully estimate the joint probability density of survival times. In this work, we extended this method for the analysis of precedence, dependency and causality among multiple events. We applied this method to the electronic health records of 2,111 patients in a children’s hospital in the US and the proposed analysis successfully shows the relation between times to two types of hospital visits for different medical issues. The overall result implies the usefulness of the multivariate survival analysis method in large-scale big data in a variety of areas including marketing, human resources, and e-commerce. Lastly, we suggest our future research directions based multivariate survival analysis method.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구모형
4. 실증 분석
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (30)
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1. [학술대회논문] - 남재우 / 2000 / 생존분석 기법을 이용한 기업도산 예측 모형 / 한국경영과학회 추계학술대회 논문집 : 40 ~ 43
2. [단행본] - 박재빈 / 2007 / 생존분석 : 이론과 실제 / 신광출판사
3. [학술지(정기간행물)] - 하성호 / 2009 / 코호넨네트워크와 생존분석을 활용한 신용 예측 / 한국경영과학회지 34 (2) : 35 ~ 54
4. [학술지(정기간행물)] - Ascarza, E / 2013 / A Joint model of usage and churn in contractual setting / Marketing Science 32 : 570 ~ 590
5. [보고서] - Bandyopadhyay, S / 2014 / Data mining for censored time-to-event data : A Bayesian network model for predicting cardio-vascular risk from electronic health record data
2. [단행본] - 박재빈 / 2007 / 생존분석 : 이론과 실제 / 신광출판사
3. [학술지(정기간행물)] - 하성호 / 2009 / 코호넨네트워크와 생존분석을 활용한 신용 예측 / 한국경영과학회지 34 (2) : 35 ~ 54
4. [학술지(정기간행물)] - Ascarza, E / 2013 / A Joint model of usage and churn in contractual setting / Marketing Science 32 : 570 ~ 590
5. [보고서] - Bandyopadhyay, S / 2014 / Data mining for censored time-to-event data : A Bayesian network model for predicting cardio-vascular risk from electronic health record data
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