Análise de sobrevivência consiste em um conjunto de técnicas paramétricas e não-paramétricas que são aplicadas a variáveis positivas, tais como, tempo de falha de um componente físico, tempo de vida de unidades, etc. As informações que se tem sobre esta variável podem ser incompletas. Neste caso, diz-se que os dados são censurados e seria interessante considerar essas observações na análise. O objetivo deste trabalho é fazer uma compilação das técnicas mais utilizadas em análise de sobrevivência considerando também dados incompletos com o intuito de aplicação na área agronômica. No entanto, na área agrária os experimentos ainda não são conduzidos para serem analisados como dados de sobrevivência. Acredita-se que seja por falta de informação dos pesquisadores nesta linha. Devido a este fato, simulou-se dois conjuntos de dados com existência de censura com a finalidade de exemplificar a utilização dos métodos apresentados para a estimação da função de sobrevivência e testes paramétricos e não-paramétricos para verificação da diferença de duas populações. Calculou-se também a eficiência assintótica do modelo paramétrico em relação ao não-paramétrico. Concluiu-se que as técnicas de análise de sobrevivência se mostraram simples, apesar de seu desenvolvimento teórico ser complicado, sendo perfeitamente viável sua aplicação em dados de experimentos agronômicos ou f1orestais. / not available

A análise de sobrevivência é uma das áreas da estatística que mais tem crescido nos últimos anos. Em Agronomia, é usada para analisar dados de tempo de vida de plantas, tempo de resistência de pragas, etc. Na Medicina, é ainda mais freqüente o seu uso, para a análise de tempo de vida (ou sobrevivência) de pacientes submetidos a diferentes tratamentos. Esta área da estatística necessita de métodos e procedimentos específicos para análise, pelo fato de serem considerados os tempos censurados. Os métodos desenvolvidos em análise de sobrevivência permitem que dois ou mais tratamentos sejam comparados por meio de suas curvas de sobrevivência utilizando-se procedimentos e testes específicos. Assim, o presente trabalho apresenta e discute conceitos, métodos e testes de comparação de curvas de sobrevivência, e propõe a utilização de um outro teste para comparar curvas de sobrevivência: o Teste de Friedman. Os resultados obtidos na comparação dos testes demonstram que é possível a utilização do Teste de Friedman para comparar curvas de sobrevivência. / not available

A análise de sobrevivência é uma das áreas da estatística que mais tem crescido nos últimos anos. Em Agronomia, é usada para analisar dados de tempo de vida de plantas, tempo de resistência de pragas, etc. Na Medicina, é ainda mais freqüente o seu uso, para a análise de tempo de vida (ou sobrevivência) de pacientes submetidos a diferentes tratamentos. Esta área da estatística necessita de métodos e procedimentos específicos para análise, pelo fato de serem considerados os tempos censurados. Os métodos desenvolvidos em análise de sobrevivência permitem que dois ou mais tratamentos sejam comparados por meio de suas curvas de sobrevivência utilizando-se procedimentos e testes específicos. Assim, o presente trabalho apresenta e discute conceitos, métodos e testes de comparação de curvas de sobrevivência, e propõe a utilização de um outro teste para comparar curvas de sobrevivência: o Teste de Friedman. Os resultados obtidos na comparação dos testes demonstram que é possível a utilização do Teste de Friedman para comparar curvas de sobrevivência. / not available

Análise de sobrevivência consiste em um conjunto de técnicas paramétricas e não-paramétricas que são aplicadas a variáveis positivas, tais como, tempo de falha de um componente físico, tempo de vida de unidades, etc. As informações que se tem sobre esta variável podem ser incompletas. Neste caso, diz-se que os dados são censurados e seria interessante considerar essas observações na análise. O objetivo deste trabalho é fazer uma compilação das técnicas mais utilizadas em análise de sobrevivência considerando também dados incompletos com o intuito de aplicação na área agronômica. No entanto, na área agrária os experimentos ainda não são conduzidos para serem analisados como dados de sobrevivência. Acredita-se que seja por falta de informação dos pesquisadores nesta linha. Devido a este fato, simulou-se dois conjuntos de dados com existência de censura com a finalidade de exemplificar a utilização dos métodos apresentados para a estimação da função de sobrevivência e testes paramétricos e não-paramétricos para verificação da diferença de duas populações. Calculou-se também a eficiência assintótica do modelo paramétrico em relação ao não-paramétrico. Concluiu-se que as técnicas de análise de sobrevivência se mostraram simples, apesar de seu desenvolvimento teórico ser complicado, sendo perfeitamente viável sua aplicação em dados de experimentos agronômicos ou f1orestais. / not available

Made available in DSpace on 2012-09-05T18:23:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) 163.pdf: 3883820 bytes, checksum: 43aa162d0a4c13093dfff3a6e52ba556 (MD5) Previous issue date: 2003 / O propósito deste estudo longitudinal retrospectivo foi investigar as repercussões da ocorrência de fratura do fêmur proximal na sobrevivência e perda de capacidade funcional de idosos, um ano após a fratura. Pesquisaram-se 179 mulheres e 67 homens, com idade média de 79,1 anos, em quatro hospitais públicos do Rio de Janeiro. Desenvolveu-se um protocolo, testado em estudo-piloto, tendo-se coletado os dados em prontuários e diretamente com idosos e/ou familiares. Para análise de sobrevivência, investigaram-se curvas estratificadas por variáveis explanatórias potenciais categóricas, através do método não-paramétrico de Kaplan-Meier. Utilizou-se o teste de Wilcoxon para identificar diferenças entre estratos com nível de significância α = 0,05. Fez-se uso de um modelo de regressão de Cox para averiguar o efeito independente dessas variáveis. Na investigação da capacidade funcional, realizaram-se análises bivariadas para identificação de variáveis associadas à piora dessa capacidade, com base no teste do χ2. Identificou-se o efeito independente das variáveis em um modelo de regressão logística. Os modelos finais indicaram tanto a associação entre hazard (risco) de morte, quanto perda da capacidade funcional, com idade e capacidade funcional prévia. Além disso, hazard de morte mostrou-se positivamente associado ao sexo masculino, uso de inotrópicos, presença de delirium e intercorrências per/pós-operatórias, e negativamente associado ao uso de anestesia geral, bloqueadores H2, fisioterapia e obesidade. O risco de perda da capacidade funcional mostrou-se positivamente associado à presença de catarata e insilidade postural prévias e baixo peso, e negativamente associado ao uso de antibióticos no pós-operatório. Dos 154 sobreviventes um ano após a fratura, 52,6 por cento não voltaram ao estado funcional prévio, o que revela a necessidade de melhoria da efetividade do tratamento depois da alta hospitalar, bem como dos cuidados primários de prevenção.

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-12T13:51:54Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Vitor Navarrete.pdf: 1334537 bytes, checksum: b85857ed4bfde82dddac8d329d139270 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T13:51:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Vitor Navarrete.pdf: 1334537 bytes, checksum: b85857ed4bfde82dddac8d329d139270 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013 / Reentemente, diversos autores têm investigado novas distribuições de sobrevivên- ia devido à sua flexibilidade para ajustar dados. Muitas dessas novas distribuições são obtidas através da composição de uma distribuição contínua com uma discreta. Neste trabalho um novo método para compor distribuições é proposto: a lasse G-Poisson. Di- versas propriedades dessa distribuição geral são estudadas. A distribuição Lomax-Poisson, pertencente a tal lasse, também é investigada.

A medida que as economias modernas tornam-se predominantemente baseadas na prestação de serviços, as companhias aumentam seu valor na criação e na sustentabilidade do relacionamento a longo prazo com seus clientes. O \"Customer Lifetime Value (LTV)\", que é uma medida de potencial de geração de lucro, ou valor de um cliente, vem sendo considerado um ponto fundamental para o gerenciamento da relação com os clientes. O principal desafio em prever o LTV é a produção de estimativas para o tempo de duração do contrato de um cliente com um dado provedor de serviços, baseado nas informações contidas no banco de dados da companhia. Neste trabalho, apresentaremos uma alternativa aos modelos estatísticos clássicos, utilizando um modelo de redes neurais para a previsão da taxa de cancelamento a partir do banco de dados de uma empresa de TV por assinatura. / A medida que as economias modernas tornam-se predominantemente baseadas na prestação de serviços, as companhias aumentam seu valor na criação e na sustentabilidade do relacionamento a longo prazo com seus clientes. O \"Customer Lifetime Value (LTV)\", que é uma medida de potencial de geração de lucro, ou valor de um cliente, vem sendo considerado um ponto fundamental para o gerenciamento da relação com os clientes. O principal desafio em prever o LTV é a produção de estimativas para o tempo de duração do contrato de um cliente com um dado provedor de serviços, baseado nas informações contidas no banco de dados da companhia. Neste trabalho, apresentaremos uma alternativa aos modelos estatísticos clássicos, utilizando um modelo de redes neurais para a previsão da taxa de cancelamento a partir do banco de dados de uma empresa de TV por assinatura.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-03-22T16:23:15Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2386767 bytes, checksum: afcf24339e17dafff1d7bcc92f79fe8c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-22T16:23:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2386767 bytes, checksum: afcf24339e17dafff1d7bcc92f79fe8c (MD5) Previous issue date: 2017-12-12 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Riscos competitivos surgem em situações em que um indivíduo pode falhar devido à várias causas distintas. Na presença de riscos competitivos a estimação e/ou avaliação do efeito de covariáveis sobre a função de incidência cumulativa (subdistribuição) frequentemente é de interesse. Essa função quantifica a probabilidade de um indivíduo experimentar um evento específico, ou seja, falhar devido a uma determinada causa dentre um conjunto de causas de falha. A estimação não paramétrica da função de incidência, por vezes, é obtida por meio do complemento do estimador de Kaplan-Meier, embora esse procedimento não seja adequado e procedimento apropriado para este propósito esteja disponível. No que se refere a modelagem do efeito de covariáveis sobre a função de incidência, abordagens comumente difundidas baseiam-se ou no risco específico por causa ou no risco da subdistribuição. A primeira ignora a presença dos riscos competitivos, enquanto a segunda leva em consideração os riscos competitivos e frequentemente utiliza o modelo de Fine e Gray. Embora existam alternativas ao modelo de Fine e Gray, estas são pouco discutidas. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi avaliar a estimação da função de incidência cumulativa, bem como verificar como a censura e a relação entre proporção de eventos competitivos afetam a estimação dessa função. Ademais objetivou-se avaliar três modelos de regressão para a função de incidência (modelo de regressão com ligação logarítmica, modelo de regressão com ligação logit e modelo de Fine e Gray). Além de um conjunto de dados reais sobre lesões em cavalos foi utilizado também um estudo de simulação. Os resultados encontrados reforçam relatos encontrados na literatura, que apontam a superestimação da função de incidência cumulativa quando a mesma é estimada como complemento do estimador de Kaplan-Meier, bem como a não correspondência entre os efeitos das covariáveis estimados com base no risco específico por causa e o baseado no risco da subdistribuição. Por meio do estudo de simulação constatou-se que a percentagem de censura bem como a relação entre os eventos competitivos afeta a estimação da função de incidência cumulativa. Verificou-se também, que, em geral, o modelo de regressão com ligação logarítmica mostrou-se uma alternativa ao modelo de Fine e Gray. / Competing risks arise in situations where an individual may fail due to several different causes. In the presence of competing risks the estimation and / or evaluation of the effect of covariates on the cumulative incidence function (subdistribution) is often of interest. This function quantifies the probability of an individual experiencing a specific event, that is, failure due to a cause within a set of causes of failure. The non-parametric estimation of the incidence function is sometimes obtained through the complement of the Kaplan-Meier estimator, although this procedure is not adequate and an appropriate procedure for this purpose is available. With regard to modeling of the effect of covariates on the incidence function, commonly disseminated approaches are based either on the cause-specific hazard or at the subdistribution hazard. The former ignores the presence of competing risks, while the latter takes into account competing risks and often uses the Fine and Gray model. Although there are alternatives to the Fine and Gray model, these are little discussed. In this sense, the objective of this work was to evaluate the estimation of the cumulative incidence function, as well as to verify how the censorship and the relation between the proportion of competitive events affect the estimation of this function. In addition, we evaluated three regression models for the incidence function (regression model with log-link function, regression model with logit-link function and Fine and Gray model). In addition to a set of real data on injuries in horses was also used a simulation study. The results found reinforce reports found in the literature, which point to the overestimation of the cumulative incidence function when it is estimated to complement the Kaplan-Meier estimator, as well as the non match between the effects of covariates estimated based on the cause specific hazard and the of subdistribution hazard. By means of the simulation study it was verified that the percentage of censorship as well as the relation between the competitive events affects the estimation of the function of cumulative incidence. It was also found that, in general, the regression model with log-link function was an alternative to the Fine and Gray model.

Made available in DSpace on 2012-09-06T01:11:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) 264.pdf: 1560580 bytes, checksum: f3d80711f212f0093bd856d17f6f97d0 (MD5) Previous issue date: 2001 / A análise das tendências de mortalidade por câncer de mama no estado do Pará revela um padräo de flutuaçäo, com as maiores taxas ocorrendo na capital (11,83/100000 em 1980-82 e 12,53/100 000 em 1992-94). Houve crescimento anual das taxas padronizadas de mortalidade tanto na capital como no interior do Estado, sendo que neste último mais elevada, (crescimento de 1,00 por cento e 3,99 por cento, respectivamente). Na capital, as taxas de mortalidade foram aumentando evolutivamente à medida que aumentou a faixa etária, assim é que para o período de 1995-97 as maiores taxas foram observadas para as mulheres acima de 60 anos de idade (58,23/100000 mulheres), representando quase o dobro da faixa etária de 50 a 59 anos com registro de taxa de 27,59 por 100 000 mulheres. As maiores taxas ocorreram na mesorregiäo metropolitana, com variaçäo de 8,03 a 11,53/100 000 quando comparado o período inicial e final da série. A análise da sobrevida geral, de cinco anos em uma coorte hospitalar de câncer de mama, em Belém estado do Pará, foi de 61 por cento, com a maior sobrevida (69,5 por cento) tendo sido observada para as mulheres com 40 a 49 anos. O baixo nível de escolaridade registrado em 40,3 por cento dos casos näo esteve associado à taxa de sobrevida. A maioria dos casos realizou exame histopatológico do tumor primário (97,3 por cento). Em 44,3 por cento das mulheres, o estadiamento tumoral näo estava registrado nos prontuários. Para os casos sem comprometimento ganglionar a sobrevida foi de 80 por cento com p=0,002. Segundo o tipo histológico, a menor sobrevida foi observada para os casos de adenocarcinoma esquirroso, 29 por cento (p=0,001). O fato de ter sido ou näo tratada proporcionou 63 por cento de sobrevida para o grupo de mulheres tratadas contra 45 por cento do grupo que näo recebeu nenhuma forma de tratamento, näo estando entretanto, o tipo de tratamento associado à sobrevida porém o esquema que conjuga a cirurgia e a quimioterapia adjuvante proporcionou a maior sobrevida, (72 por cento).

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-03-12T20:30:58Z No. of bitstreams: 1 2017_RayanydeOliveiraSantos.pdf: 11663724 bytes, checksum: 288ce297f66657b00b42bba588fd31e7 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-03-13T18:59:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_RayanydeOliveiraSantos.pdf: 11663724 bytes, checksum: 288ce297f66657b00b42bba588fd31e7 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-13T18:59:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_RayanydeOliveiraSantos.pdf: 11663724 bytes, checksum: 288ce297f66657b00b42bba588fd31e7 (MD5) Previous issue date: 2018-03-13 / Neste trabalho, o modelo de regressão de Cox e o modelo de regressão logística foram aplicados para analisar dados relacionados ao emprego de doutores titulados no Brasil. O objetivo foi estimar, através dos dados do Coleta Capes e da Plataforma Sucupira, disponibilizados pela Capes, e dos dados da Relação Anual de Informações Sociais - RAIS, disponibilizados pelo Ministério do Trabalho e Emprego, o tempo até os doutores, após a obtenção do título, obterem um vínculo formal de emprego cuja atividade principal possua natureza acadêmica. Ambos os modelos considerados apresentaram ajustes adequados para o conjunto de dados considerado, além de produzirem estimativas similares para um mesmo perfil de indivíduo em um certo tempo considerado. / In this work, we propose to analyse survival data from formal labor market of PhD graduated in Brazil by the Cox proportional hazard and Logistic Regression models. The objective was to obtain a model that estimates the time to an individual with a PhD get an academic job. Both models presented an appropriate adjustment for Coleta Capes, Plataforma Sucupira and Relação Anual de Informações Sociais - RAIS data sets.