Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015. / Submitted by Guimaraes Jacqueline (jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2015-11-24T12:03:15Z No. of bitstreams: 1 2015_Augusto de Araujo Maia.pdf: 1007754 bytes, checksum: 3a3856c6d37f380aa371684a8aba396b (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2016-01-25T15:37:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_Augusto de Araujo Maia.pdf: 1007754 bytes, checksum: 3a3856c6d37f380aa371684a8aba396b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-25T15:37:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_Augusto de Araujo Maia.pdf: 1007754 bytes, checksum: 3a3856c6d37f380aa371684a8aba396b (MD5) / Neste estudo, avaliamos o desempenho de um método para correção do estimador não paramétrico de máxima verossimilhança da distribuição do tempo de falha para dados de status corrente com erros de classificação. Tais erros são devidos à sensibilidade e à especificidade do teste clínico utilizado para determinação da presença da doença de interesse no instante de observação. O método estudado reduz substancialmente o vício quando comparado com o estimador não corrigido. O mesmo se observou para a versão suavizada do estimador corrigido via núcleo-estimador. / We studied the performance of a method proposed to correct the nonparametric maximum likelihood estimator of the distribution function of failure time for current status data with misclassifications caused by sensitivity and specificity of the clinical test. The corrected estimator reduced substantially the bias compared to the original estimator. The same was observed for the smoothed version of the corrected estimator.