Modeling based on a reparameterized Birnbaum-Saunders distribution for analysis of survival data (2017)
- Authors:
- Autor USP: LEãO, JEREMIAS DA SILVA - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Sigla do Departamento: SME
- Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA; VEROSSIMILHANÇA; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); MÉTODO DE MONTE CARLO; ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO; DIAGNÓSTICO
- Keywords: Birnbaum-Saunders distribution; Cure rate model; Diagnostic analysis; Distribuição Birnbaum-Saunders; Frailty model; Likelihood estimation; Modelos de fração de cura; Modelos de fragilidade
- Language: Inglês
- Abstract: Nesta tese propomos modelos baseados na distribuição Birnbaum-Saunders reparametrizada introduzida por Santos-Neto et al. (2012) e Santos-Neto et al. (2014), para análise dados de sobrevivência. Inicialmente propomos o modelo de fragilidade Birnbaum-Saunders sem e com covariáveis observáveis. O modelo de fragilidade é caracterizado pela utilização de um efeito aleatório, ou seja, de uma variável aleatória não observável, que representa as informações que não podem ou não foram observadas tais como fatores ambientais ou genéticos, como também, informações que, por algum motivo, não foram consideradas no planejamento do estudo. O efeito aleatório (a fragilidade) é introduzido na função de risco de base para controlar a heterogeneidade não observável. Usamos o método de máxima verossimilhança para estimar os parâmetros do modelo. Avaliamos o desempenho dos estimadores sob diferentes percentuais de censura via estudo de simulações de Monte Carlo. Considerando variáveis regressoras, derivamos medidas de diagnóstico de influência. Os métodos de diagnóstico têm sido ferramentas importantes na análise de regressão para detectar anomalias, tais como quebra das pressuposições nos erros, presença de outliers e observações influentes. Em seguida propomos o modelo de fração de cura com fragilidade Birnbaum-Saunders. Os modelos para dados de sobrevivência com proporção de curados (também conhecidos como modelos de taxa de cura ou modelos de sobrevivência com longa duração) têm sidoamplamente estudados. Uma vantagem importante do modelo proposto é a possibilidade de considerar conjuntamente a heterogeneidade entre os pacientes por suas fragilidades e a presença de uma fração curada. As estimativas dos parâmetros do modelo foram obtidas via máxima verossimilhança, medidas de influência e diagnóstico foram desenvolvidas para o modelo proposto. Por fim, avaliamos a distribuição bivariada Birnbaum-Saunders baseada na média, como também introduzimos um modelo de regressão para o modelo proposto. Utilizamos os métodos de máxima verossimilhança e método dos momentos modificados, para estimar os parâmetros do modelo. Avaliamos o desempenho dos estimadores via estudo de simulações de Monte Carlo. Aplicações a conjuntos de dados reais ilustram as potencialidades dos modelos abordados.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2017
- Data da defesa: 09.01.2017
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ABNT
LEÃO, Jeremias da Silva. Modeling based on a reparameterized Birnbaum-Saunders distribution for analysis of survival data. 2017. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12082019-161945/. Acesso em: 22 jan. 2026. -
APA
Leão, J. da S. (2017). Modeling based on a reparameterized Birnbaum-Saunders distribution for analysis of survival data (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12082019-161945/ -
NLM
Leão J da S. Modeling based on a reparameterized Birnbaum-Saunders distribution for analysis of survival data [Internet]. 2017 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12082019-161945/ -
Vancouver
Leão J da S. Modeling based on a reparameterized Birnbaum-Saunders distribution for analysis of survival data [Internet]. 2017 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12082019-161945/
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