Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3437.pdf: 1348932 bytes, checksum: d4b8cd2d1775831eeea609373f32648d (MD5) Previous issue date: 2011-02-11 / Universidade Federal de Minas Gerais / Several authors have preferred to model survival data in the presence of covariates through the hazard function, a fact related to its interpretation. The hazard function describes as the instantaneous average of failure changes over time. In this context, one of the most used models is the Cox s model (1972), in which the basic supposition for its use is that the ratio of the failure rates, of any two individuals, are proportional. However, experiments show that there are survival data which can not be accommodated by the Cox s model. This fact has been determinant in the developing of several types of non-proporcional hazard models. Among them we mention the accelerated failure model (Prentice, 1978), the hybrid hazard model (Etezadi-Amoli and Ciampi, 1987) and the extended hybrid hazard models (Louzada-Neto, 1997 and 1999). Mackenzie (1996) proposed a parametric family of non-proportional hazard model called generalized time-dependent logistic model - GTDL. This model is based on the generalization of the standard logistic function for the time-dependent form and is motivated in part by considering the timeeffect in its setting and, in part by the need to consider parametric structure. The frailty model (Vaupel et al., 1979, Tomazella, 2003, Tomazella et al., 2004) is characterized by the use of a random effect, ie, an unobservable random variable, which represents information that or could not or were not collected, such as, environmental and genetics factors, or yet information that, for some reason, were not considered in the planning. The frailty variable is introduced in the modeling of the hazard function, with the objective of control the unobservable heterogeneity of the units under study, including the dependence of the units that share the same hazard factors. In this work we considered an extension of the GTDL model using the frailty model as an alternative to model data which does not have a proportional hazard structure. From a classical perspective, we did a simulation study and an application with real data. We also used a Bayesian approach to a real data set. / Vários autores têm preferido modelar dados de sobrevivência na presença de covariáveis por meio da função de risco, fato este relacionado à sua interpretação. A função de risco descreve como a taxa instantânea de falha se modifica com o passar do tempo. Neste contexto, um dos modelos mais utilizados é o modelo de Cox (1972) sendo que a suposição básica para o seu uso é que a razão das taxas de falhas, de dois quaisquer indivíduos, sejam proporcionais. Contudo, experiências mostram que existem dados de sobrevivência que não podem ser acomodados pelo modelos de Cox. Este fato tem sido determinante no desenvolvimento de vários tipos de modelos de risco não proporcional. Entre eles podemos citar o modelo de falha acelerado (Prentice, 1978), o modelo de risco híbrido (Etezadi-Amoli e Ciampi, 1987) e os modelos de risco híbrido estendido (Louzada- Neto, 1997 e 1999). Mackenzie (1996) propôs uma nova família paramétrica de modelo de risco não proporcional intitulado modelo de risco logístico generalizado dependente do tempo (Generalized time-dependent logistic model-GTDL). Este modelo é baseado na generalização da função logística padrão para a forma dependente do tempo e é motivado em parte por considerar o efeito do tempo em seu ajuste e, em parte pela necessidade de considerar estrutura paramétrica. O modelo de fragilidade (Vaupel et al., 1979, Tomazella, 2003, Tomazella et al., 2004) é caracterizado pela utilização de um efeito aleatório, ou seja, de uma variável aleatória não observável, que representa as informações que não podem ou não foram observadas, como por exemplo, fatores ambientais e genéticos, ou ainda informações que, por algum motivo, não foram consideradas no planejamento. A variável de fragilidade é introduzida na modelagem da função de risco, com o objetivo de controlar a heterogeneidade não observável das unidades em estudo, inclusive a dependência das unidades que compartilham os mesmos fatores de risco. Neste trabalho consideramos uma extensão do modelo GTDL utilizando o modelo de fragilidade como uma alternativa para ii modelar dados que não tem uma estrutura de risco proporcional. Sob uma perspectiva Clássica, fizemos um estudo de simulação e uma aplicação com dados reais. Também utilizamos a abordagem Bayesiana para um conjunto de dados reais.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation aims to analyze the items and dimensions of quality related to apartments in the city of Santa Maria / RS. It is underlined that quality investigated comes to compliance with the characteristics required by customers. About the methodological proceedings, 39 characteristics of location qualities, position and typological were listed according to the bibliography and sequentially reviewed by the real estate agencies. Subsequently, on the real estate agencies, data were collected of 500 apartments sold on 04/01/2013 to 08/25/2014; representing 37% of apartments sold in the city in that period. The data analysis began with the classical theory of tests, using Exploratory Factor Analysis and Confirmatory Factor Analysis sequentially, using the varimax rotation; which identified two factors, based on the criterion of Kaiser. Thus, the approach of Item Response Theory was opportunity, with the logistic model of two parameters as well, the presentation of the critical aspects on the use of Item Response Theory. The first model of Item Response Theory, whose latent trait was named quality of apartments about status, are compost of four items; while the second model, the latent trait quality of apartments about utility, no identified items Sequentially, it was found that the analyzed apartments had scores between 80 to 90, thus, it is clear that most of the apartments investigated for status have the score features 80 in ITR. Therefore it is possible conclude that the proposed objective of this dissertation was achieved. / Esta dissertação visa analisar os itens e dimensões da qualidade referentes aos apartamentos da cidade de Santa Maria/RS. Salienta-se que a qualidade estudada se trata da satisfação das características requeridas pelos clientes. Acerca dos procedimentos metodológicos, 39 características acerca de qualidades de localização, posição e tipológicas foram elencados de acordo com a bibliografia e sequencialmente verificados nas agências imobiliárias. Posteriormente, nas agências imobiliárias, foram coletados dados de 500 apartamentos vendidos nos períodos de 04/01/2013 a 25/08/2014; representando 37% dos apartamentos vendidos na cidade no referido período. O tratamento dos dados iniciou com a Teoria Clássica dos Testes, utilizando a Análise Fatorial Exploratória e sequencialmente a Análise Fatorial Confirmatória, utilizando a rotação ortogonal varimax; que apontou dois fatores, tendo como base o critério de Kaiser. Oportunizando assim a abordagem da Teoria de Resposta ao Item, apresentando o Modelo Logístico de dois parâmetros bem como, a apresentação dos aspectos críticos acerca da utilização da Teoria de Resposta ao Item. O primeiro modelo da Teoria de Resposta ao Item, cujo traço latente foi denominado qualidade dos apartamentos quanto ao status do apartamento, é composto por quatro itens; enquanto o segundo modelo, de traço latente qualidade dos apartamentos quanto à utilidade, não gerou itens. Sequencialmente, verificou-se que os apartamentos analisados possuíam escore entre 80 a 90, por conseguinte, é possível afirmar que a maioria dos apartamentos investigados quanto a status possuem as características de escore 80 na TRI. Portanto, é possível afirmar que, o objetivo proposto da presente dissertação foi alcançado.