Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2717.pdf: 1036198 bytes, checksum: 1ebaa6889e2e06b8855d55db6f41cfc0 (MD5) Previous issue date: 2009-11-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work we present a bayesian approach for the survival model with cure rate in the presence of covariates. In this perspective, the modelling is a direct extension of the long-term model of (Chen et al., 1999). This model is considered flexible in the sense that the effects of the covariates are measured locally using the bayesian partition model developed by Holmes et al. (1999). The bayesian partition model is a generic approach to problems of classification and regression where the space of covariates is divided in disjoint regions defined by a structure of tessellation. The extension to modelling local maintains the structure of the proportional hazards model that it is intrinsic of the long-term model(promotion time) (Rodrigues et al., 2009a). Application of this theory appears in several areas, for example in finance, biology, engineering, economics and medicine. We present a simulation study and apply the methodology to a set of data on the clinical studies. / Neste trabalho apresentamos uma abordagem bayesiana para modelos de sobrevivência com fração de cura na presença de covariáveis. Nesta perspectiva, a modelagem é uma extensão direta do modelo de longa duração (Chen et al., 1999). Este modelo é considerado flexível no sentido de que os efeitos das covariáveis são medidos localmente, utilizando o modelo de partição bayesiana desenvolvido por Holmes et al. (1999). O modelo de partição bayesiana é uma abordagem genérica para problemas de classificação e regressão, em que o espaço das covariáveis é dividido em regiões disjuntas definidas por uma estrutura de tesselação. A extensão para modelagem local mantém a estrutura de riscos proporcionais, que é intrínseca ao modelo de longa duração (tempo de promoção) (Rodrigues et al., 2009a). Aplicações desta teoria aparecem em várias áreas, como por exemplo, em Finanças, Biologia, Engenharia, Economia e Medicina. Neste trabalho, apresentamos um estudo de simulação e aplicamos a metodologia a um conjunto de dados na área de estudos clínicos.