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Modelos de sobrevivência induzidas por fragilidades

Processo: 14/13138-3
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de setembro de 2014 - 31 de agosto de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Vicente Garibay Cancho
Beneficiário:Vicente Garibay Cancho
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Análise de sobrevivência  Inferência bayesiana  Análise de regressão e de correlação 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Análise Bayesiana | Modelos de Regressão de Cox | modelos de sobrevivência | Modelos de sobrevivência com fração de cure | Análise de sobrevivência

Resumo

Os modelos de fragilidade são utilizados para a modelagem de heterogeneidade na análise de dados de sobrevivência. Na analise desses dados a distribuição da fragilidade em general é assumida contínua. Em alguns casos pode ser apropriado considerar distribuições discretas para a distribuição da fragilidade. Dados de sobrevivência contendo unidades experimentais em que o evento de interesse não aconteceu mesmo após um período longo de observação (dados de sobrevivência com fração de cura), nessa situação essas unidades experimentais têm fragilidade igual a zero e os modelos de sobrevivência induzidas por fragilidade contínua não seriam apropriados.Neste estudo propomos novos modelos de sobrevivência induzidas por fragilidade discreta para a modelagem de dados sobrevivência univariados e bivariados (ou multivariados). Dois modelos de sobrevivência, para modelagem de dados univariados com fração de cura são propostos, a primeira resulta ao considerar distribuição hyper-Poission para a fragilidade para a distribuição da fragilidade e a segunda proposta é obtido ao considerar a distribuição séries de potência inflacionado de zeros. O modelo bivariado é construído considerando a distribuição de Poisson bivariado (ou multivariado) para a fragilidade. Para os modelos propostos pretendemos desenvolver procedimentos inferenciais desde perspectiva clássica e Bayesiana. No contexto de inferência clássica (ou frequentista) pretendemos utilizar a metodologia da máxima verossimilhança e na abordagem Bayesiana métodos Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). (AU)

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