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Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana

Ribeiro, Taís Roberta

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Estatística Interinstitucional do ICMC e UFSCarr 2017-03-31

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana
  • Autor: Ribeiro, Taís Roberta
  • Orientador: Suzuki, Adriano Kamimura
  • Assuntos: Análise De Sobrevivência; Dados De Sobrevivência Bivariados; Fração De Cura; Funções Cópulas; Bivariate Survival Data; Copula Functions; Cure Fraction; Survival Analysis
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Os modelos de fragilidade são utilizados para modelar as possíveis associações entre os tempos de sobrevivência. Uma outra alternativa desenvolvida para modelar a dependência entre dados multivariados é o uso dos modelos baseados em funções cópulas. Neste trabalho propusemos dois modelos de sobrevivência derivados das cópulas de Ali- Mikhail-Haq (AMH) e de Frank para modelar a dependência de dados bivariados na presença de covariáveis e observações censuradas. Para fins inferenciais, realizamos uma abordagem bayesiana usando métodos Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Algumas discussões sobre os critérios de seleção de modelos são apresentadas. Com o objetivo de detectar observações influentes utilizamos o método bayesiano de análise de influência de deleção de casos baseado na divergência ψ. Por fim, mostramos a aplicabilidade dos modelos propostos a conjuntos de dados simulados e reais. Apresentamos, também, um novo modelo de sobrevivência bivariado com fração de cura, que leva em consideração três configurações para o mecanismo de ativação latente: ativação aleatória, primeira ativação é última ativação. Aplicamos este modelo a um conjunto de dados de empréstimo de Crédito Direto ao modo do Consumidor (DCC) e comparamos os ajustes por meio dos critérios bayesianos de seleção de modelos para verificar qual dos três modelos melhor se ajustou. Por fim, mostramos nossa proposta futura para a continuação da pesquisa.
  • DOI: 10.11606/D.104.2017.tde-12052017-095610
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Estatística Interinstitucional do ICMC e UFSCarr
  • Data de criação/publicação: 2017-03-31
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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