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Título: Modelo de regressão Log-Beta Burr III para dados grupados
Autor(es): Resende, Vanessa Silva
Orientador(es): Gomes, Antônio Eduardo
Assunto: Análise de sobrevivência
Censura (Estatística)
Distribuição Burr III
Modelo de regressão
Data de publicação: 31-Ago-2017
Data de defesa: 29-Mai-2017
Citação: RESENDE, Vanessa Silva. Modelo de regressão Log-Beta Burr III para dados grupados. 2017. 68 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Resumo: A censura intervalar ocorre quando não se conhece o tempo de sobrevivência exato, sabe-se somente que ocorreu em um intervalo de tempo. De outra forma, quando todos os indivíduos são avaliados nos mesmos intervalos de tempo, ocasionando muitos empates, têm-se dados grupados. Portanto, os dados de sobrevivência grupados são casos particulares da censura intervalar. Neste trabalho, foi proposto um modelo de regressão para dados de sobrevivência grupados utilizando a distribuição log-beta Burr III, cuja principal característica é a possibilidade da função taxa de falha assumir diferentes formas (crescente, decrescente, unimodal). Posteriormente, foi proposto um modelo de regressão para dados grupados utilizando a distribuição log-Burr III, que um caso particular da distribuição anteriormente citada. Os parâmetros dos modelos foram estimados utilizando os métodos de máxima verossimilhança e bootstrap. Por fim, utilizou-se um conjunto de dados reais para exemplificar a aplicação dos modelos propostos.
Abstract: Interval-censored data occur when the exact survival times are known only to be in a time interval. When all individuals are evaluated in the same time intervals, causing many ties, we have grouped data. Thus, grouped survival data are particular cases of interval censored data. In this work, a regression model for grouped survival data was developed using log-beta Burr III distribution, which main characteristic is the possibility of the hazard function assuming different forms (increasing, decreasing, unimodal). Also, a regression model for grouped data was developed using log-Burr III distribution, which is a particular case of the aforementioned distribution. The parameters of the models were estimated by maximum likelihood method and bootstrap. Finally, a real data set is used to exemplify the application of the proposed models.
Descrição: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.
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Coorientador(es): Gomes, Juliana Betini Fachini
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