Tese

Full Bayesian Significance Test para dados de sobrevivência bivariados: seleção de modelos encaixados da Cópula PVF (2021)

• Authors:
  • Cantoni, Murilo
  • Campos, Adriano Polpo de (Orientador)
• Autor USP: CANTONI, MURILO - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
• Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
• Sigla do Departamento: SME
• Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); INFERÊNCIA BAYESIANA; SELEÇÃO DE MODELOS; ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE
• Keywords: Archimedean copulas; Bivariate survival analysis; Cópulas arquimedianas; Dependence; Dependência; Full bayesian significance test; Full bayesian significance test; Model selection
• Agências de fomento:
  • Financiado pela CAPES
• Language: Português
• Abstract: Investigar e modelar a dependência existente em um conjunto de variáveis aleatórias é um tema amplamente discutido em estatística. Neste contexto, o uso de cópulas torna-se interessante por tratar-se de uma abordagem flexível que permite estudar, em um primeiro momento, as distribuições univariadas e, posteriormente, a estrutura de dependência. Em problemas práticos, conhecer a cópula que melhor conecta as distribuições marginais à função de distribuição conjunta não é uma tarefa simples. Em geral, vários modelos são ajustados de acordo com o tipo de dependência existente no conjunto de dados e algum critério de seleção é aplicado com o intuito de escolher o melhor modelo. Neste trabalho, utilizamos a família Arquimediana de dois parâmetros Power Variance Function (PVF), que inclui as cópulas de Clayton, Gumbel e Gaussiana Inversa (IG) como casos particulares ou casos limites, pois oferece uma abordagem unificada e flexível para ajustar modelos de cópulas amplamente utilizadas e propomos a utilização do Full Bayesian Significance Test (FBST) como critério de seleção de modelos encaixados. Validamos os resultados através de um estudo de simulação e ilustramos a utilidade da metodologia usando dados sobre os tempos de apendicectomia para gêmeos adultos.
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2021
• Data da defesa: 28.06.2021


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How to cite

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• ABNT

  CANTONI, Murilo. Full Bayesian Significance Test para dados de sobrevivência bivariados: seleção de modelos encaixados da Cópula PVF. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27082021-142959/. Acesso em: 02 jan. 2026.

• APA

  Cantoni, M. (2021). Full Bayesian Significance Test para dados de sobrevivência bivariados: seleção de modelos encaixados da Cópula PVF (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27082021-142959/

• NLM

  Cantoni M. Full Bayesian Significance Test para dados de sobrevivência bivariados: seleção de modelos encaixados da Cópula PVF [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27082021-142959/

• Vancouver

  Cantoni M. Full Bayesian Significance Test para dados de sobrevivência bivariados: seleção de modelos encaixados da Cópula PVF [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27082021-142959/

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