Analysis of pairing Ollamwalima under the time of failure to the risk profile competition multivariate

الملخص

Abstract: The non parametric analysis of bivariate competing risks data is too importance in social studies and medical studies ,especially pathologist genetic where the multi causes of failure interaction ,with the others ,violating independence hypothesis of censoring data which is common in communities that depend on the beginning of the proven failure as in chronic disease estimators where the censoring are associated with death developed non parametric estimators for the bivariate cause-specific hazard function and the bivariate cumulative incidence function without make any assumptions about the independence of the risks data. This method has not been touched upon previously used data competition rather than risk the usual times of failure data . المستخلص : ان التحليل اللامعلمي لبيانات المخاطر المنافسة الثنائية ذو اهمية كبيرة في الدراسات الاجتماعية والطبية لاسيما علم الامراض الجينية اذ ان اسباب الفشل المتعددة تتفاعل مع بعضها مما يبطل التحليل اللامعلمي بسبب انتهاك فرضية استقلالية بيانات المخاطر المنافسة وهو شائع في المجتمعات التي تعتمد على بداية مؤكدة للفشل كالامراض المزمنة والاضطرابات النفسية .....الخ اذ تكون المراقبة مرتبطة مع الموت .في هذا البحث قمنا بتطوير مقدرات لامعلمية لدالة خطورة سبب- معين الثنائية ودالة الحادثة التجميعية الثنائية دون الحاجة الى وجود فرضيات حول استقلالية بيانات المخاطر المنافسة ان هذه الطريقة لم تطرح سابقا لاستعمالها بيانات المخاطرة المنافسة بدلا من بيانات اوقات الفشل الاعتيادية وان مقدرات هذه الطريقة تتصف بكونها متسقة ،موحدة وتقترب بضعف الى عمليات Gaussain