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Modelagem em análise de sobrevivência para dados médicos bivariados utilizando funções cópulas e fração de cura (2014)

  • Authors:
  • Autor USP: BARROS, EMILIO AUGUSTO COELHO - FMRP
  • Unidade: FMRP
  • Sigla do Departamento: RMS
  • Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; ESTATÍSTICA APLICADA; DADOS DE CONTAGEM; MEDICINA
  • Keywords: Bayesian inference; copula function; Cure fraction; Fracão de cura; Funcões cópulas; Inferência Bayesiana
  • Language: Português
  • Abstract: Modelos de mistura e de não mistura em longa duracão, são aplicados na analise de dados de sobrevivência quando uma parcela de indivduos não são suscetíveis ao evento de interesse. Diferentes modelos estatsticos são propostos para analisar dados de sobrevivência na presenca de fracão de cura. Nesta tese, e proposto o uso de novos modelos. Sob o ponto de vista univariado, inicialmente e considerado o caso em que os dados de sobrevivênciaa seguem distribuicão Burr XII com três parâmetros, no qual inclui o modelo de mistura para a distribuicão Weibull como caso particular. Um modelo de sobrevivência geral e estudado considerando a situacão em que os parâmtreos de locacão e forma dessa distribuicão dependem de covariaveis. Ainda considerando o caso univariado, um estudo da distribuicãoo exponencial exponenciada com dois parâmetros e realizado. Essa distribuicão, tambem conhecida como distribuicão exponencial generalizada, e um caso particular da distribuicão Weibull exponenciada, introduzida por Mudholkar e Srivastava (1993). Um modelo de sobrevivência geral tambem e estudado, nesse caso considera-se a situacão em que os parâmetros de escala, forma e de fracão de cura da distribuicão exponencial exponenciada dependem de covariaveis. Um terceiro estudo univariado considera a distribuicão Weibull na presenca de fracão de cura, dados censurados e covariaveis. Nesse caso, dois modelos são estudados: modelo de mistura e modelo de não mistura. Quando dois tempos de sobrevivência distintos estão associados a cada unidade amostral (caso bivariado), na analise dos dados e possvel utilizar algumas distribuicões bivariadas: em especial a distribuicão exponencial bivariada de Block e Basu. As estimativas dos parâmetros da distribuicão exponencial bivariada de Block e Basu na presenca de fracão de cura e covariaveis são obtidas. Sob o ponto de vista bivariado tambem sera considerado o casoda distribuicão Weibull bivariada derivada de função copula na presenca de fração ao de cura, dados censurados e covariaveis. Duas funcões copulas são exploradas: a funcão copula Farlie-Gumbel-Morgenstern (FGM) e a funcão copula Gumbel. Procedimentos classicos e Bayesianos são utilizados para obter estimadores pontuais e intervalares dos parâmetros desconhecidos. Para vericar a utilidade e o comportamento dos modelos, alguns conjuntos de dados na area medica são analisados
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 31.07.2014
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      BARROS, Emilio Augusto Coelho; ACHCAR, Jorge Alberto. Modelagem em análise de sobrevivência para dados médicos bivariados utilizando funções cópulas e fração de cura. 2014.Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2014. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-23092014-120646/ >.
    • APA

      Barros, E. A. C., & Achcar, J. A. (2014). Modelagem em análise de sobrevivência para dados médicos bivariados utilizando funções cópulas e fração de cura. Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-23092014-120646/
    • NLM

      Barros EAC, Achcar JA. Modelagem em análise de sobrevivência para dados médicos bivariados utilizando funções cópulas e fração de cura [Internet]. 2014 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-23092014-120646/
    • Vancouver

      Barros EAC, Achcar JA. Modelagem em análise de sobrevivência para dados médicos bivariados utilizando funções cópulas e fração de cura [Internet]. 2014 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-23092014-120646/


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