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Um estudo comparativo de novos modelos de regressão paramétricos para dados de sobrevivência (2023)

  • Authors:
  • Autor USP: JU, YANG TING - IME
  • Unidade: IME
  • Sigla do Departamento: MAE
  • DOI: 10.11606/D.45.2023.tde-20112023-221652
  • Assunto: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA
  • Keywords: Censura à direita; Cox-Snell residuals; Modelo de regressão paramétrica; Parametric regression model; Resíduos de Cox-Snell; Right censoring; Survival analysis
  • Language: Português
  • Abstract: A análise de sobrevivência é uma área da estatística que possui como foco o estudo da variável resposta tempo até a ocorrência de um evento de interesse, também denominado de tempo de falha. Uma das principais características desses modelos é a sua abordagem estatística diferenciada para dados com a presença de censuras, que ocorre quando o tempo de falha da unidade amostral é parcialmente observado. Atualmente, existem diversas novas distribuições de probabilidade com aplicações em dados de sobrevivência, propostas por artigos no mundo todo. Assim, é natural o surgimento da dúvida sobre qual desses novos modelos paramétricos é o mais adequado para os dados e se eles são mais indicados quando comparados aos modelos clássicos como o modelo exponencial, Weibull e log-logístico. Dessa forma, o presente trabalho tem como objetivo avaliar e comparar os modelos de regressão paramétricos propostos recentemente na literatura. No total, quatro novos modelos foram selecionados: Lomax-Weibull, Weibull-Marshall-Olkin-Weibull, Weibull-log-logística-generalizada e odd-Birnbaum-Saunders. Já os modelos clássicos escolhidos para comparação foram das distribuições Weibull e log-logística, uma vez que elas são bastante conhecidas e difundidas na literatura. Pela simulação dos dados, observa-se que os modelos clássicos em geral apresentam uma melhor performance. As técnicas de comparação utilizadas foram os critérios AIC, BIC, os gráficos de resíduos de Cox-Snell com o auxílio do teste deKolmogorov-Smirnov e o teste de razão de verossimilhanças generalizado que se mostrou como a melhor ferramenta para seleção dos modelos paramétricos
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 24.08.2023
  • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.45.2023.tde-20112023-221652 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo NÃO é de acesso aberto

    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      JU, Yang Ting. Um estudo comparativo de novos modelos de regressão paramétricos para dados de sobrevivência. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20112023-221652/. Acesso em: 25 jan. 2026.
    • APA

      Ju, Y. T. (2023). Um estudo comparativo de novos modelos de regressão paramétricos para dados de sobrevivência (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20112023-221652/
    • NLM

      Ju YT. Um estudo comparativo de novos modelos de regressão paramétricos para dados de sobrevivência [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20112023-221652/
    • Vancouver

      Ju YT. Um estudo comparativo de novos modelos de regressão paramétricos para dados de sobrevivência [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20112023-221652/


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