München, Techn. Universiẗat, Diss., 2004.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:04:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7200_1.pdf: 1243420 bytes, checksum: c203a6f78bc0084cdfe12fd101870155 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / presente dissertação desenvolve ajustes para a função de verossimilhança a perfilada na distribuição Birnbaum-Saunders. Consideramos os ajustes da função de verrossimilhança perfiada propostos por Cox e Reid (1987) e Barndorff-Nielsen (1983). No que diz respeito ao parâmetro de interesse, estas versões modificadas da função de verossimilhança foram obtidas para os parâmetros de forma e escala da distribuição. Obtivemos também os estimadores de máxima verossimilhança perfilados modificados a partir da maximização das versões ajustadas da função de verossimilhança. Em seguida, realizamos diversas simulações envolvendo os diferentes estimadores. Adicionalmente, avaliamos numericamente o comportamento dos testes da razão de verossimilhança baseados nas funções de verossimilhanças perfiladas modificadas de Cox e Reid e Barndorff-Nielsen em amostras finitas. Tanto os testes quanto os estimadores baseados nas versões modificadas da verossimilhança a perfilada que foram desenvolvidas neste trabalho apresentaram desempenhos superiores às suas contrapartidas não-modificadas. Por fim, realizamos duas aplicações empíricas.

Este trabalho de tese tem como objetivo principal propor uma abordagem alternativa para analisar dados Birnbaum-Saunders (BS) correlacionados com base em equações de estimação. Da classe ótima de funções de estimação proposta por Crowder (1987), derivamos uma classe ótima para a análise de dados correlacionados em que as distribuições marginais são assumidas log-BS e log-BS-t, respectivamente. Derivamos um processo iterativo para estimação dos parâmetros, métodos de diagnóstico, tais como análise de resíduos, distância de Cook e influência local sob três diferentes esquemas de perturbação: ponderação de casos, perturbação da variável resposta e perturbação individual de covariáveis. Estudos de simulação são desenvolvidos para cada modelo para avaliar as propriedades empíricas dos estimadores dos parâmetros de localização, forma e correlação. A abordagem apresentada é discutida em duas aplicações: o primeiro exemplo referente a um banco de dados sobre a produtividade de capital público nos 48 estados norte-americanos contíguos de 1970 a 1986 e o segundo exemplo referente a um estudo realizado na Escola de Educação Física e Esporte da Universidade de São Paulo (USP) durante 2016 em que 70 corredores foram avaliados em corridas em esteiras em três períodos distintos. / The aim of this thesis is to propose an alternative approach to analyze correlated Birnbaum-Saunders (BS) data based on estimating equations. From the optimal estimating functions class proposed by Crowder (1987), we derive an optimal class for the analysis of correlated data in which the marginal distributions are assumed either log-BS or log-BS-t. It is derived an iterative process, diagnostic procedures such as residual analysis, Cooks distance and local influence under three different perturbation schemes: case-weights, response variable perturbation and single-covariate perturbation. Simulation studies to assess the empirical properties of the parameters estimates are performed for each proposed model. The proposed methodology is discussed in two applications: the first one on a data set of public capital productivity of the contiguous 48 USA states, from 1970 to 1986, and the second data set refers to a study conducted in the School of Physical Education and Sport of the University of São Paulo (USP), during 2016, in which 70 runners were evaluated in running machines races in three periods.

Este trabalho de tese tem como objetivo principal propor uma abordagem alternativa para analisar dados Birnbaum-Saunders (BS) correlacionados com base em equações de estimação. Da classe ótima de funções de estimação proposta por Crowder (1987), derivamos uma classe ótima para a análise de dados correlacionados em que as distribuições marginais são assumidas log-BS e log-BS-t, respectivamente. Derivamos um processo iterativo para estimação dos parâmetros, métodos de diagnóstico, tais como análise de resíduos, distância de Cook e influência local sob três diferentes esquemas de perturbação: ponderação de casos, perturbação da variável resposta e perturbação individual de covariáveis. Estudos de simulação são desenvolvidos para cada modelo para avaliar as propriedades empíricas dos estimadores dos parâmetros de localização, forma e correlação. A abordagem apresentada é discutida em duas aplicações: o primeiro exemplo referente a um banco de dados sobre a produtividade de capital público nos 48 estados norte-americanos contíguos de 1970 a 1986 e o segundo exemplo referente a um estudo realizado na Escola de Educação Física e Esporte da Universidade de São Paulo (USP) durante 2016 em que 70 corredores foram avaliados em corridas em esteiras em três períodos distintos. / The aim of this thesis is to propose an alternative approach to analyze correlated Birnbaum-Saunders (BS) data based on estimating equations. From the optimal estimating functions class proposed by Crowder (1987), we derive an optimal class for the analysis of correlated data in which the marginal distributions are assumed either log-BS or log-BS-t. It is derived an iterative process, diagnostic procedures such as residual analysis, Cooks distance and local influence under three different perturbation schemes: case-weights, response variable perturbation and single-covariate perturbation. Simulation studies to assess the empirical properties of the parameters estimates are performed for each proposed model. The proposed methodology is discussed in two applications: the first one on a data set of public capital productivity of the contiguous 48 USA states, from 1970 to 1986, and the second data set refers to a study conducted in the School of Physical Education and Sport of the University of São Paulo (USP), during 2016, in which 70 runners were evaluated in running machines races in three periods.

Zugl.: Frankfurt/Oder, Universiẗat, Diss., 2003.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:03:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo618_1.pdf: 1228416 bytes, checksum: 8823fc4c493a88c3c1a74374a24aab2f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Modelos de regressão Birnbaum-Saunders vêm sendo aplicado com bastante sucesso nas áreas de análise de dados de sobrevivência e confiabilidade. Porém, os modelos existentes não ajustam diretamente a média da variável resposta e ainda, apesar do crescente interesse pela distribuição Birnbaum-Saunders, pouco é encontrado sobre reparametriza- ções da mesma. Desta forma, foram propostas cinco reparametrizações e estudadas as propriedades dos seus estimadores de máxima verossimilhança e de momentos. Além disso, foi definido um novo modelo de regressão baseado na distribuição Birnbaum-Saunders utilizando uma das reparametrizações propostas que possibilita modelar a média envolvendo um parâmetro de dispersão. Também, foram definidos e estudados três resíduos. Por fim, é apresentada uma aplicação a um conjunto de dados reais que representam resultados de testes de fadiga

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:04:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7199_1.pdf: 1182475 bytes, checksum: 724962fa64eabf08ab6566504a220672 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / A distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica de parâmetros α e β vem sendo amplamente usada para modelar o tempo de vida de materiais e equipamentos. Os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que indexam esta distribuição podem não apresentar desempenho satisfatório em amostras de tamanho pequeno. Assim, o cálculo dos vieses destes estimadores torna-se importante, visto que, em geral, quanto menor o tamanho da amostra, maior o viés. A derivação de expressões que permitam calcular os vieses desses estimadores possibilita a obtenção de estimadores corrigidos, que, em principio, são mais precisos que os não-corrigidos. Um dos objetivos deste trabalho é fornecer expressões para os vieses de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que indexam a distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica. Com a finalidade de reduzir os vieses destes estimadores em amostras finitas, utilizam-se correções de viés obtidas a partir de esquemas analíticos [Cox & Snell (1968); Firth (1993)] e por bootstrap [Efron (1979)]. Também apresentamos intervalos de confiança do tipo assintótico, bootstrap percentil, bootstrap BCa e bootstrap-t para os parâmetros desta distribuição. Apresentamos testes de hipóteses para o parâmetro α desta distribuição considerando β como um parâmetro de perturbação. Consideramos o teste da razão de verossimilhanças, cuja estatística de teste possui, assintoticamente, distribuição qui-quadrado sob a hipótese nula. Obtemos, para este teste assintótico, um fator de correção em amostras de tamanho finito. Consideramos ainda uma versão bootstrap do teste da razão de verossimilhanças

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-08T21:14:19Z No. of bitstreams: 1 DÉBORA KAROLLYNE XAVIER SILVA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2013..pdf: 5676823 bytes, checksum: 10779ac6b54c624585a998fed783af51 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-08T21:14:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DÉBORA KAROLLYNE XAVIER SILVA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2013..pdf: 5676823 bytes, checksum: 10779ac6b54c624585a998fed783af51 (MD5) Previous issue date: 2013-12 / Capes / A distribuição Birnbaum-Saunders surgiu em 1969 com aplicações fortemente ligadas à engenharia e se expandiu nas últimas décadas a diversas áreas. Na literatura, além de tomar um papel de destaque na análise de sobrevivência, podemos destacar o surgimento de várias generalizações. Neste trabalho apresentaremos uma dessas generalizações, a qual foi formulada por Mentainis em 2010. Primeiramente, faremos uma breve explanação sobre a distribuição Birnbaum-Saunders cl´assica e sobre a generaliza¸c˜ao que foi proposta por Mentainis (2010), a qual chamaremos de distribuição Birnbaum-Saunders generalizada. Em seguida, discorreremos sobre a distribuição senh-normal, a qual possui uma importante relação com a distribuição Birnbaum-Saunders. Numa outra etapa, apresentaremos alguns métodos de diagnóstico para o modelo de regressão log-Birnbaum-Saunders generalizado e investigaremos testes de homogeneidade para os correspondentes parˆametros de forma e escala. Por fim, analisamos um conjunto de dados para ilustrar a teoria desenvolvida. / The Birnbaum-Saunders distribution emerged in 1969 motivated by problems in engineering. However, its field of application has been extended beyond the original context of material fatigue and reliability analysis. In the literature, it has made an important role in survival analysis. Moreover, many generalizations of it have been considered. In this work we present one of these generalizations, which was formulated by Mentainis in 2010. First, we provide a brief explanation of the classical Birnbaum-Saunders distribution and its generalization proposed by Mentainis (2010), which we name as the generalized Birnbaum-Saunders distribution. Thereafter, we discuss the sinh-normal distribution, which has an important relationship with the Birnbaum-Saunders distribution. In a further part of this work, we present some diagnostic methods for generalized log-Birnbaum-Saunders regression models and investigate tests of homogeneity for the corresponding shape and scale parameters. Finally, an application with real data is presented.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-02T21:04:42Z No. of bitstreams: 1 JOELSON DA CRUZ CAMPOS - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2011..pdf: 1767673 bytes, checksum: bf8d4ae8ead7124a54cdc7b566c2a9ff (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-02T21:04:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOELSON DA CRUZ CAMPOS - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2011..pdf: 1767673 bytes, checksum: bf8d4ae8ead7124a54cdc7b566c2a9ff (MD5) Previous issue date: 2011-12 / Capes / Neste trabalho, propomos o modelo de regressão log-Birnbaum-Saunders generalizado para analisar dados com censura intervalar. As funções escore e a matriz de informação de Fisher observada foram obtidas, bem como foi discutido o processo de estimação dos parâmetros do modelo. Como medida de influência, consideramos o afastamento pela verossimilhança (likelihood displacement) sob vários esquemas de perturbação. Derivamos as matrizes apropriadas para obter a influência local nos parâmetros estimados do modelo e realizamos uma análise residual baseada nos resíduos de Cox-Snell ajustado, Martingale e componente do desvio modificado. Apresentamos também um estudo de simulação de Monte Carlo a fim de investigar o comportamento da distribuição empírica dos resíduos propostos. Finalmente, uma aplicação com dados reais é apresentada. / In this work, we propose the model of regression log-Birnbaum-Saunders generalized to analyze data with interval censored. The score functions and the observed Fisher information matrix were obtained, as well as the process for estimating of the parameters was discussed. As measure of influence, we considered the likelihood displacement under several schemes of perturbation. The normal curvatures of local influence were derived and we conducted a residual analysis based on residuals Cox-Snell adjusted, Martingale and modified deviance. A Monte Carlo simulation was carried in order to investigate the behavior of empiric distribution of the proposed residuals. Finally, an application with real data is presented.

In this thesis we propose models based on a reparameterized Birnbaum-Saunder (BS) distribution introduced by Santos-Neto et al. (2012) and Santos-Neto et al. (2014), to analyze survival data. Initially we introduce the Birnbaum-Saunders frailty model where we analyze the cases (i) with (ii) without covariates. Survival models with frailty are used when further information is nonavailable to explain the occurrence time of a medical event. The random effect is the frailty, which is introduced on the baseline hazard rate to control the unobservable heterogeneity of the patients. We use the maximum likelihood method to estimate the model parameters. We evaluate the performance of the estimators under different percentage of censured observations by a Monte Carlo study. Furthermore, we introduce a Birnbaum-Saunders regression frailty model where the maximum likelihood estimation of the model parameters with censored data as well as influence diagnostics for the new regression model are investigated. In the following we propose a cure rate Birnbaum-Saunders frailty model. An important advantage of this proposed model is the possibility to jointly consider the heterogeneity among patients by their frailties and the presence of a cured fraction of them. We consider likelihood-based methods to estimate the model parameters and to derive influence diagnostics for the model. In addition, we introduce a bivariate Birnbaum-Saunders distribution based on a parameterization of the Birnbaum-Saunders which has the mean as one of its parameters. We discuss the maximum likelihood estimation of the model parameters and show that these estimators can be obtained by solving non-linear equations. We then derive a regression model based on the proposed bivariate Birnbaum-Saunders distribution, which permits us to model data in their original scale. A simulation study is carried out to evaluate the performance of the maximum likelihood estimators. Finally, examples with real-data are performed to illustrate all the models proposed here. / Nesta tese propomos modelos baseados na distribuição Birnbaum-Saunders reparametrizada introduzida por Santos-Neto et al. (2012) e Santos-Neto et al. (2014), para análise dados de sobrevivência. Inicialmente propomos o modelo de fragilidade Birnbaum-Saunders sem e com covariáveis observáveis. O modelo de fragilidade 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 tais como fatores ambientais ou genéticos, como também, informações que, por algum motivo, não foram consideradas no planejamento do estudo. O efeito aleatório (a fragilidade) é introduzido na função de risco de base para controlar a heterogeneidade não observável. Usamos o método de máxima verossimilhança para estimar os parâmetros do modelo. Avaliamos o desempenho dos estimadores sob diferentes percentuais de censura via estudo de simulações de Monte Carlo. Considerando variáveis regressoras, derivamos medidas de diagnóstico de influência. Os métodos de diagnóstico têm sido ferramentas importantes na análise de regressão para detectar anomalias, tais como quebra das pressuposições nos erros, presença de outliers e observações influentes. Em seguida propomos o modelo de fração de cura com fragilidade Birnbaum-Saunders. Os modelos para dados de sobrevivência com proporção de curados (também conhecidos como modelos de taxa de cura ou modelos de sobrevivência com longa duração) têm sido amplamente estudados. Uma vantagem importante do modelo proposto é a possibilidade de considerar conjuntamente a heterogeneidade entre os pacientes por suas fragilidades e a presença de uma fração curada. As estimativas dos parâmetros do modelo foram obtidas via máxima verossimilhança, medidas de influência e diagnóstico foram desenvolvidas para o modelo proposto. Por fim, avaliamos a distribuição bivariada Birnbaum-Saunders baseada na média, como também introduzimos um modelo de regressão para o modelo proposto. Utilizamos os métodos de máxima verossimilhança e método dos momentos modificados, para estimar os parâmetros do modelo. Avaliamos o desempenho dos estimadores via estudo de simulações de Monte Carlo. Aplicações a conjuntos de dados reais ilustram as potencialidades dos modelos abordados.