Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017. / Submitted by Raiane Silva (raianesilva@bce.unb.br) on 2017-07-18T15:47:02Z No. of bitstreams: 1 2017_VanessaSilvaResende.pdf: 1790290 bytes, checksum: 2113a9e077de5258cc6628ebcb59784a (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2017-08-31T21:45:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_VanessaSilvaResende.pdf: 1790290 bytes, checksum: 2113a9e077de5258cc6628ebcb59784a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-31T21:45:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_VanessaSilvaResende.pdf: 1790290 bytes, checksum: 2113a9e077de5258cc6628ebcb59784a (MD5) Previous issue date: 2017-08-31 / 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. / 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.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatistica, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-09-19T15:39:17Z No. of bitstreams: 1 2016_AdélioHenriquedaSilvaNeto.pdf: 7022430 bytes, checksum: 482a6ceed2781b83bc70849b698e89db (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-09-19T16:16:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_AdélioHenriquedaSilvaNeto.pdf: 7022430 bytes, checksum: 482a6ceed2781b83bc70849b698e89db (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-19T16:16:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_AdélioHenriquedaSilvaNeto.pdf: 7022430 bytes, checksum: 482a6ceed2781b83bc70849b698e89db (MD5) / Na última década, diversos autores têm investigado novas famílias de distribuições de probabilidade com o intuito de obter modelos mais flexíveis para o ajuste a conjunto de dados. Neste trabalho, introduzimos pela primeira vez uma nova família de distribuições referida como a Gama tipo III Generalizada, que é uma generalização da família Gama tipo III (Torabi e Montazeri [6]). Estudamos duas distribuições particulares desta família: a Gama tipo III Burr III Generalizada (GIIIBIIIG) e a Gama tipo III Weibull Generalizada (GIIIWG). Fornecemos, também, uma descrição básica de algumas propriedades matemáticas e computacionais desta nova classe e destas novas distribuições. Para investigar o ajuste das novas distribuições foi analisado para cada modelo um conjunto de dados reais. ________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In the last decade, several authors have studied new probability distribution families to obtain more flexible models. In this work, we introduce for the first time the Generalized Gama type III family of distributions wich is a generalization of gama type III family (Torabi and Montazeri [6]). We have studied two specific models of this family: Generalized Gama type III Burr III and Generalized Gama type III Weibull. We provide, also, a description of some of the mathematical and computational properties of this new class of distributions and the studied models. We fitted each model to a data set to investigate their flexibility.