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Um novo estimador exponencial por partes da curva de sobrevivência: um estudo comparativo.

Moraes, Fabíola Eugênio Arrabaça 31 May 2006 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissFEAM.pdf: 568946 bytes, checksum: 953e676ad364fe570f94bc6a67fa2f34 (MD5) Previous issue date: 2006-05-31 / In this work we revise the main basic concepts on survival analysis and reliability. We present the most known nonparametric estimators of the survival function in the presence of censured data. Their estimates are calculed and compared in an real data set on human renal transplants. We point some problems that are not usually considered in the structure of these estimators. As consequense of such problems we can observe possible distortions in the estimates the direction of sub or over estimating the main characteristics of interest. Some alternatives are pointed out for finding lesse vulnerable estimators. Moreover, we propose a new modified piece wise exponential estimator, pointing out its properties. / Neste trabalho, revisamos os principais conceitos básicos de análise de sobre- vivência e confiabilidade, sob a abordagem da inferência clássica. Relacionamos os mais conhecidos estimadores não paramétricos das funções de sobrevivência, com dados cen- surados. Suas estimativas são calculadas e comparadas em um exemplo com dados reais de transplantes renais humanos. Apontamos alguns problemas que, muitas vezes, deixaram de ser considerados na estruturação destes estimadores. Como conseqüência destes pro- blemas, citamos possíveis distorções nas estimativas, no sentido de sub ou super estimar as principais características de interesse, e levantamos as possibilidades de se estar: expondo a riscos desnecessários pacientes, acompanhados em estudos clínicos, ou submetendo-se empresas a prejuízos financeiros, em estudos de fidelidade de clientes. Além disso, propomos um novo estimador modificado do tipo exponencial por partes, pela mudança que realizamos na taxa de risco acumulada de Kitchin nos subin- tervalos formados pelos tempos consecutivos das ocorrências dos eventos de interesse. Finalmente, dentro do conhecimento atualmente disponível, apontamos alternativas na busca de correções para alguns destes problemas e realçamos a necessidade da elaboração de estimadores menos vulneráveis a eles.

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