A nova família de distribuições odd log-logística generalizada: aplicações em análise de sobrevivência (2022)
- Authors:
- Autor USP: VIGAS, VALDEMIRO PIEDADE - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LCE
- DOI: 10.11606/T.11.2022.tde-09052022-155332
- Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); MODELOS MATEMÁTICOS; SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA)
- Keywords: Censura informativa; Censura intervalar; Modelo de regressão
- Language: Português
- Abstract: O presente trabalho propõe uma classe de modelos que se baseia numa família de distribuições contínuas, intitulada de odd log-logística generalizada, considerando alguns cenários que ocorrem com frequência na análise de sobrevivência. Inicialmente, apresenta-se uma nova família de modelos de sobrevivência denominada Neyman tipo A odd log-logística generalizada de longa duração. Esta, fundamenta-se nos diferentes esquemas de ativação em que a quantidade de fatores se adéqua a uma distribuição discreta Neyman tipo A e o tempo até a ocorrência do evento segue uma família de distribuições contínuas odd log-logística generalizada. A metodologia apresentada também é aplicada de forma similar na presença das covariáveis por meio do modelo de regressão. Além disso, é comum em situações práticas que existam dados de sobrevida com informações na censura. Assim, outro objetivo deste trabalho é introduzir a família odd log-logística generalizada no contexto de censura informativa. O modelo proposto se fundamenta na suposição de que os tempos de falha e de censura são condicionalmente independentes dada uma fragilidade, na qual as variáveis de censura e fragilidade se ajustam às distribuições odd log-logística generalizada e gama, respectivamente. Tal metodologia também se aplica de maneira análoga através do modelo de regressão. O último enfoque abordado é a utilização da família odd log-logística generalizada na presença da censura intervalar tanto na ausência, quanto na presença decovariáveis por meio do modelo de regressão. A escolha deste mecanismo de censura é adequado quando o tempos exatos de falha não são conhecidos, sabendo-se apenas que os mesmos ocorreram dentro de um intervalo de tempo e não em um ponto específico. As análises clássica e Bayesiana são utilizadas para a estimação dos parâmetros dos modelos. Realiza-se diferentes estudos de simulação com o intuito de estudar a média, o viés e a raiz do erro quadrático médio das estimativas de máxima verossimilhança dos modelos nos diferentes esquemas de ativação, valores de parâmetros, tamanhos de amostra e percentuais de censura. Critérios de seleção de modelos também são aplicados, além das técnicas gráficas como TTT-Plot e Kaplan-Meier. Utiliza-se as análises de sensibilidade e de resíduos para verificar as suposições do modelo de regressão. Por fim, conjuntos de dados reais são apresentados para demonstrar a adequabilidade dessa família
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- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2022
- Data da defesa: 18.03.2022
- Este periódico é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
VIGAS, Valdemiro Piedade. A nova família de distribuições odd log-logística generalizada: aplicações em análise de sobrevivência. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-09052022-155332/. Acesso em: 09 jan. 2026. -
APA
Vigas, V. P. (2022). A nova família de distribuições odd log-logística generalizada: aplicações em análise de sobrevivência (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-09052022-155332/ -
NLM
Vigas VP. A nova família de distribuições odd log-logística generalizada: aplicações em análise de sobrevivência [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-09052022-155332/ -
Vancouver
Vigas VP. A nova família de distribuições odd log-logística generalizada: aplicações em análise de sobrevivência [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-09052022-155332/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.11.2022.tde-09052022-155332 (Fonte: oaDOI API)
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