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Compreendendo as estratégias de sobrevivência de jovens antes e depois da internação na FEBEM de Ribeirão Preto. / The surviving strategies in order to get money and accessibility to consumer goods of 104 boarder youngsters at an institution named FEBEM in Ribeirão Preto.

Marília Mastrocolla de Almeida 22 November 2002 (has links)
Historicamente, as crianças e os jovens marginalizados buscam várias alternativas para conseguir recursos para o próprio sustento ou de sua família. Dentre elas, sempre estiveram o ato infracional, o trabalho infantil e o trabalho em situação de rua. Há, atualmente, um grande contingente desses “trabalhadores”, o que torna explicita as falhas das políticas públicas com essa população. A principal ênfase das políticas de atendimento tem sido a inclusão desses jovens no trabalho, como a forma de promover a “inclusão social” dos mesmos. Sendo assim, o presente trabalho teve como proposta contribuir com essa problemática, realizando um caracterização geral e conhecendo as estratégias de sobrevivência para conseguir dinheiro e acesso aos bens de consumo de 104 jovens internos na FEBEM de Ribeirão Preto no período de junho a agosto de 2000. Foram utilizados para coleta dos dados um roteiro estruturado para a realização de entrevistas individuais e a realização de notas em diário de campo para registro das atividades realizadas durante o estudo. Dentre os resultados encontrados observamos que a maioria dos jovens reside em bairros periféricos de Ribeirão Preto e tem escolaridade de 5a e 6a série incompletas. A maioria dos jovens foi internado devido a prática de roubo e homicídio, sendo a faixa etária predominante, na primeira internação, a de 16-17 anos. Quanto as estratégias de sobrevivência observamos que todos os 104 jovens realizaram alguma atividade para ganhar dinheiro e ter acesso aos bens de consumo na sua vida. No entanto, observamos uma diferença na variedade e na quantidade de atividades realizadas pelos jovens se considerarmos a internação na FEBEM, pois, a maioria realizou, antes da internação na FEBEM, as Atividades Ilegais, principalmente o Trabalho Infantil e o Ato Infracional e as Atividades Legais associadas às Atividades Ilegais. Enquanto que, após a internação na FEBEM, foram relatadas predominantemente as Atividades Ilegais, principalmente o Ato Infracional. Percebemos que as atividades de maior duração foram o Ato Infracional e o Trabalho Infantil e a faixa etária para início das Atividades Ilegais foi de 9 a 13 anos e para as Atividades Legais foi de 14 anos. Quanto aos motivos para a interrupção das atividades, encontramos que: a demissão, o tipo de atividade realizada e o valor da remuneração, foram motivos semelhantes para a interrupção do Trabalho Infantil, do Trabalho Juvenil e do Trabalho em Regime de Aprendizagem. O encaminhamento do jovem para a FEBEM também foi citado como um motivo para interrupção dessas atividades e também do Ato Infracional. O Ato Infracional foi a atividade que fornecia maior quantia em dinheiro, sendo esse, utilizado principalmente para comprar roupas e com diversão. A maioria dos jovens entrevistados relatou que após a última internação, gostaria de realizar uma Atividade Legal. Encontramos também jovens que não definiram o que gostariam de fazer após a desinternação e jovens que responderam que não gostariam de realizar atividade pois tinham o interesse em voltar a estudar e também por estar correndo risco de vida. Dessa forma então concluímos que esses jovens buscaram várias alternativas, na grande maioria ilegais para conseguir dinheiro e acesso aos bens de consumo, mostrando a necessidade dos jovens em adquirir mais autonomia para vivenciarem a juventude e o pouco acesso às Atividades Legais de seu interesse. Observamos também que nem todo os jovens gostariam de trabalhar e aqueles que mencionaram esse interesse, gostariam de realizar atividades diferentes daquelas vivenciadas, ou seja, que não fosse caracterizadas como subemprego e possibilitassem pouca mobilidade social. / Historically, youngsters facing a situation of social and individual risk have committed the law-breaking act, practiced infant industry and worked on the streets as an alternative to provide resources for their own subsistence or for their families. The main emphasis of the assistance policies has been the inclusion of these youngsters in the labor market, as a means of fostering their “social inclusion”. However, there has been criticism of these assistance patterns and of the view of the society as a whole considering labor to be the best alternative for these people. Thus, the proposal of the present paper was to contribute toward this debate, creating a general portrait and conducting a survey into the surviving strategies in order to get money and accessibility to consumer goods of 104 boarder youngsters at an institution named FEBEM in Ribeirão Preto from June to August, 2000. The data gathering included a framed schedule for the execution of individual interviews and a field work agenda for the recording of the activities that were executed during the study. Among the results that were met we could notice that the vast majority of the youngsters lives in the suburbs of Ribeirão Preto and studied up to the 5th or 6th grade of elementary school. Most of the youngsters were put in that boarding institution for having committed robbery and murder, being the predominant age group, for the first boarding, between 16-17 years old. For the matter of surviving strategies, we could notice that all of the 104 youngsters conducted some kind of activity in order to make some money and have access to consumer goods in their lives. However, we could notice a difference in the variety and amount of activities that were conducted by the youngsters if we consider the boarding at FEBEM, since most of them practiced, before being boarders at FEBEM, Illegal Activities, especially the Infant Industry and the Law-Breaking Act and Legal Activities associated with Illegal ones, whereas after being boarders at the institution, the Illegal Activities were predominantly reported, pointing out the Law-Breaking Act. We could sense that the longest-lasting activities were the Law-Breaking Act and the Infant Industry and the age group for the beginning of the Illegal Activities was from 9 to 13 years old and, for the Legal Activities, 14 years old. Among the causes for the discontinuance of the activities, we could notice that the dismissal, the kind of activity performed and the monetary worth were the most frequent ones in the Infant Industry, Juvenile Industry and in the Training Work. Being sent to FEBEM was also mentioned as another reason for the discontinuance of these activities and also of the Law-Breaking Act. The Law-Breaking Act was the activity that provided the largest amount of money, which was spent especially on clothes and for entertainment. The vast majority of youngsters interviewed mentioned that, after being boarders for the last time, they would like to execute some kind of Legal Activity. We also found youngsters who couldn’t define what they would like to do after leaving the institution and youngsters who said they wouldn’t like to execute any kind of activity, because their goal was to go back to school and/or for fearing death risk Thus, we could conclude that these youngsters seek for several surviving alternatives, most of them being illegal, and we also noticed the need for obtaining greater autonomy to live their youth and be supported to have access to Legal Activities of their personal concern. We could also see that not all youngsters would like to work and, the ones who mentioned such interest would like to accomplish different activities from the ones already endured, that is, activities that were not characterized as underemployment or could not provide social mobility.
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Modelos de sobrevivência para estimação do período de latência do câncer / Survival models to estimate the latency period of cancer

Bárbara Beltrame Bettim 29 June 2017 (has links)
O câncer é responsável por aproximadamente 13% de todas as mortes no mundo, sendo que elas ocorrem principalmente em pessoas que são diagnosticadas tardiamente e em estágios avançados. Devido às suas características devastadoras e à prevalência cada vez maior da doença, é inquestionável a necessidade de investigações e pesquisas constantes na área, no sentido de aprimorar a detecção precoce e auxiliar em sua prevenção e tratamento. Dentre as diversas abordagens existentes, uma alternativa é a criação de técnicas para estimar o período de crescimento \"silencioso\" do câncer, que significa conhecer o momento do início do processo cancerígeno, também chamado de período de latência. A partir da revisão da literatura realizada, foi verificada uma escassez de modelos que estimam a latência do câncer, indicando a necessidade de estudo sobre o tema. Nesse contexto, métodos de análise de sobrevivência surgem como uma ferramenta útil para a construção desses modelos. No presente trabalho, é apresentada uma revisão de um modelo já existente, bem como sua formulação e métodos de estimação. Além disso, apresenta-se uma aplicação em um conjunto de dados reais e uma discussão dos resultados obtidos.Foi identificada a necessidade da formulação de um novo modelo, visto que o método estudado apresenta algumas limitações. Com isso são apresentadas 3 alternativas de modelos que solucionam os pontos apresentados na discussão, com respectivas aplicações. / Cancer is responsible for about 13% of all deaths in the world occuring mainly in people who are late diagnosed and in advanced stages. Due to its devastating characteristics and the growing prevalence of the disease, it is unquestionable the need of constant investigation and research in this area, in order to improve the early detection and to help in its prevention and treatment. Among the existing approaches, one alternative is the creation of techniques to estimate the \"silent\" growth period of cancer, which means to know the beginning moment of the carcinogen period, also known as latency period. In a literature review, it was found an shortage of models that estimate the latency of cancer, indicating the need of study about this theme. In this context, survival analysis methods appear as an useful tool to build these models. In this study, a review of an existing model is presented, as well as its formulation and estimation methods. Furthermore, an application on real data and a discussion of the obtained results are made. As a result, it was identified the need to formulate a new model, because of the limitations of the studied one. We present 3 alternative models that solve the points presented in the discussion, with applications.
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Aplicação dos fitoconstituintes carvacrol e 1,8-cineol como sanitizantes naturais em hortaliças folhosas minimamente processadas

Pereira de Sousa, Jossana 31 January 2012 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T23:04:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9591_1.pdf: 2328932 bytes, checksum: 01006dd909889c0c6b8409ac75ede7f5 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2012 / O consumo de hortaliças minimamente processadas tem aumentado em âmbito mundial nas ultimas décadas, mas quando processadas sob condições higiênico-sanitárias insatisfatórias representam risco microbiológico e por isso a sanitização torna-se etapa crítica do processamento. No entanto, os produtos permitidos para uso em vegetais têm sido citados como responsáveis por efeitos indesejáveis. Como alternativa natural surge os óleos essenciais de plantas, cujo potencial antimicrobiano é atribuído principalmente aos seus compostos terpênicos majoritários. Diante deste contexto, este estudo objetivou avaliar o potencial de aplicação dos fitoconstituintes carvacrol e 1,8-cineol como sanitizantes naturais em hortaliças folhosas minimamente processadas. Foram determinadas as Concentrações Inibitórias Mínimas (CIM) dos compostos para os micro-organismos teste (Listeria monocytogenes ATCC 7644, Aeromonas hydrophila INCQS 7966 e Pseudomonas fluorescens ATCC 11253), a Concentração Inibitória Fracional (CIF) e a influência de sua aplicação na inibição do crescimento e sobrevivência de bactérias contaminantes de hortaliças minimamente processadas. Além disso, realizou-se avaliação sensorial das hortaliças tratadas com os compostos e investigação dos possíveis danos causados à célula bacteriana. Em todos os ensaios, frascos isentos dos fitoconstituintes foram utilizados como controle. Os valores de CIM do carvacrol e do 1,8-cineol variaram de 0,6 a 2,5 e 5 a 20 &#956;L/mL, respectivamente. Os índices de CIF foram 0,25, sugerindo uma interação sinérgica. No ensaio de viabilidade das cepas em caldo vegetal verificou-se diferença significativa (p < 0,05) entre os tratamentos e o frasco controle ao longo de 24 h. A exposição das hortaliças aos fitoconstituintes por apenas 5 min provocou redução significativa (p < 0,05) nas contagens de micro-organismos pertencentes a microbiota das hortaliças. Estes resultados mostram considerável poder de inibição do crescimento e sobrevivência de bactérias associadas a hortaliças minimamente processadas. Quanto aos aspectos sensoriais, as hortaliças tratadas com a combinação dos fitoconstituintes, em concentrações subinibitórias, obtiveram notas superiores (p < 0,05) para os atributos aparência, sabor e percepção geral, após 48 h de armazenamento refrigerado. As observações da morfologia da célula bacteriana sugerem ainda que os compostos carvacrol e 1,8-cineol, isolados e combinados em concentrações subinibitórias, ocasionam danos à membrana citoplasmática e à parede celular da bactéria, o que pode causar lise e morte celular, inclusive em concentrações subinibitórias. Estes achados reforçam a idéia de que quando aplicados em combinação constituintes de óleos essenciais podem substituir sanitizantes sintéticos clássicos alcançando equilíbrio entre a demanda pela segurança microbiológica e a aceitabilidade organoléptica de hortaliças minimamente processadas
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Heterogeneidade não-observada na analise da historia de eventos

Matuda, Nivea da Silva 15 June 1998 (has links)
Orientador: Aida C. G. Verdugo Lazo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-23T18:33:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Matuda_NiveadaSilva_M.pdf: 3623854 bytes, checksum: 146f65b0f200872e091830629e681137 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística
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Análise estatística baseada na construção de árvores de classificação e regressão de microRNAs de pacientes com adenocarcinoma pulmonar

Camargo, Bethina da Rocha January 2020 (has links)
Orientador: Rogério Antonio de Oliveira / Resumo: O adenocarcinoma pulmonar é um problema mundial na saúde pública e representa uma das maiores causa de morte por câncer no mundo. Os microRNAs são grandes reguladores e têm sido propostos como biomarcadores em diversos tipos de cânceres. O objetivo desta pesquisa é encontrar possíveis microRNAs para melhorar a classificação dos tecidos (normal ou tumoral) e a sobrevivência dos pacientes. Utilizou-se o banco de dados do projeto Atlas do Genoma do Câncer (TCGA) para pacientes com adenocarcinoma pulmonar (LUAD). A análise estatística empregada foi baseada na construção de árvores de classificação, que encontrou o miR-21-5p, miR-133a-3p, miR-1287-3p e let-7g-3p estatisticamente significativos, e árvore de regressão para a sobrevivência dos pacientes, que encontrou o miR-887-3p, miR-1271-5p, miR-128-1-5p, miR-493-3p e miR-4999-5p estatisticamente significativos. / Abstract: Pulmonary adenocarcinoma is a worldwide public health problem and represents one of the biggest causes of cancer death in the world. MicroRNAs are strong regulators and have been proposed as biomarkers in several types of cancer. The objective of this research is to find possible microRNAs to improve the classification of tissues (normal or tumor) and patient survival. We used the database of the Atlas of Cancer Genome project (TCGA) for patients with pulmonary adenocarcinoma (LUAD). A statistical analysis employed was based on the construction of classification trees, which found miR-21-5p, miR-133a-3p, miR-1287-3p and let-7g-3p, with statistical classification, and regression tree for the situation of patients, who found miR-887-3p, miR-1271-5p, miR-128-1-5p, miR-493-3p and miR-4999-5p are statistically used. / Mestre
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Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana / Statistical modeling to bivariate survival data: a bayesian approacn

Ribeiro, Taís Roberta 31 March 2017 (has links)
Os modelos de fragilidade são utilizados para modelar as possíveis associações entre os tempos de sobrevivência. Uma outra alternativa desenvolvida para modelar a dependência entre dados multivariados é o uso dos modelos baseados em funções cópulas. Neste trabalho propusemos dois modelos de sobrevivência derivados das cópulas de Ali- Mikhail-Haq (AMH) e de Frank para modelar a dependência de dados bivariados na presença de covariáveis e observações censuradas. Para fins inferenciais, realizamos uma abordagem bayesiana usando métodos Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Algumas discussões sobre os critérios de seleção de modelos são apresentadas. Com o objetivo de detectar observações influentes utilizamos o método bayesiano de análise de influência de deleção de casos baseado na divergência &psi;. Por fim, mostramos a aplicabilidade dos modelos propostos a conjuntos de dados simulados e reais. Apresentamos, também, um novo modelo de sobrevivência bivariado com fração de cura, que leva em consideração três configurações para o mecanismo de ativação latente: ativação aleatória, primeira ativação é última ativação. Aplicamos este modelo a um conjunto de dados de empréstimo de Crédito Direto ao modo do Consumidor (DCC) e comparamos os ajustes por meio dos critérios bayesianos de seleção de modelos para verificar qual dos três modelos melhor se ajustou. Por fim, mostramos nossa proposta futura para a continuação da pesquisa. / The frailty models are used to model the possible associations between survival times. Another alternative developed for modeling the dependence between multivariate data is the use of models based on copulas functions. In this paper we propose two derived survival models of copula of the Ali-Mikhail-Haq (AMH) and of the Frank to model the dependence of bivariate data in the presence of covariates and censored observations. For inferential purposes, we conducted a Bayesian approach using Monte Carlo methods in Markov Chain (MCMC). Some discussions on the model selection criteria were presented. In order to detect influential observations we use the Bayesian method of cases of deletion of influence analysis based on the difference &psi;. Finally, we show the applicability of the proposed models to sets of simulated and real data. We present, too, a new survival model with bivariate fraction of healing, which takes into account three settings for the latent activation mechanism: random activation, first activation and final activation. We apply this model to a set of Direct Credit loan data to the Consumer mode (DCC) and compare the settings, through Bayesian criteria for selection of models, which of the three models best fit. Finally, we show our future proposal for further research.
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Modelos de sobrevivência com fração de cura via partição bayesiana

Gonzales, Jhon Franky Bernedo 30 May 2014 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6055.pdf: 2487813 bytes, checksum: 7934f8e54bb01e0ea4cc31fa422b3370 (MD5) Previous issue date: 2014-05-30 / Financiadora de Estudos e Projetos / In general, models for survival data with a cure fraction relate the cure fraction with the covariates using different link functions, for example, the logit link function and do not consider the problem of selection of covariates that have an effect on the cure fraction. So, in this work we propose a model that considers a partition of the predictor space in which the cure fraction depends locally of covariates. In this context, it adopts a orthogonal hyperplane tessellation to the axes to obtain a partition of the predictor space with the advantage that the proposed model selects the covariates that have an effect on the cure fraction. The developed modeling extends the Bayesian partition model proposed by Hoggart & Griffin (2001) to include information for qualitative variables with more than two categories and therefore a new computational strategy is considered. This extension allows to capture the effects of covariates on a local structure in which it is considered that the number of competing causes follows a power series distribution. This distribution is flexible because it includes special cases such as the binomial, Poisson, negative binomial and logarithmic distributions. To demonstrate the potential of the methodology, we used two set of data relating with cancer studies. / Em geral, os modelos para dados de sobrevivência com fracão de cura relacionam a fração de cura com as covariáveis por meio de diferentes funções de ligação, por exemplo, a função de ligação logito e não consideram o problema de seleção de covariáveis que tem um efeito na fração de cura. Assim neste trabalho é proposto uma modelagem que considera uma partição do espaço preditor em que a fração de cura depende localmente das covariáveis. Neste contexto, adota-se uma tesselação por hiperplanos ortogonais aos eixos a fim de obter uma partição do espaço preditor com a vantagem que os modelos propostos selecionam as covariáveis que têm efeito na fração de cura. A modelagem desenvolvida estende o modelo de partição bayesiana proposto por Hoggart & Griffin (2001) por incluir informações de variáveis qualitativas com mais de duas categorias e dessa forma uma nova estratégia computacional é considerada. Essa extensão permite capturar os efeitos das covariáveis numa estrutura local na qual considera-se que o número de causas competitivas segue distribuição série de potências. Esta distribuição é flexível pois inclui casos particulares, tais como a distribuição binomial, Poisson, binomial negativa e logarítmica. Para demonstrar o potencial da metodologia descrita, utilizou-se dois conjunto de dados relacionados com estudos de câncer.
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Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana / Statistical modeling to bivariate survival data: a bayesian approacn

Taís Roberta Ribeiro 31 March 2017 (has links)
Os modelos de fragilidade são utilizados para modelar as possíveis associações entre os tempos de sobrevivência. Uma outra alternativa desenvolvida para modelar a dependência entre dados multivariados é o uso dos modelos baseados em funções cópulas. Neste trabalho propusemos dois modelos de sobrevivência derivados das cópulas de Ali- Mikhail-Haq (AMH) e de Frank para modelar a dependência de dados bivariados na presença de covariáveis e observações censuradas. Para fins inferenciais, realizamos uma abordagem bayesiana usando métodos Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Algumas discussões sobre os critérios de seleção de modelos são apresentadas. Com o objetivo de detectar observações influentes utilizamos o método bayesiano de análise de influência de deleção de casos baseado na divergência &psi;. Por fim, mostramos a aplicabilidade dos modelos propostos a conjuntos de dados simulados e reais. Apresentamos, também, um novo modelo de sobrevivência bivariado com fração de cura, que leva em consideração três configurações para o mecanismo de ativação latente: ativação aleatória, primeira ativação é última ativação. Aplicamos este modelo a um conjunto de dados de empréstimo de Crédito Direto ao modo do Consumidor (DCC) e comparamos os ajustes por meio dos critérios bayesianos de seleção de modelos para verificar qual dos três modelos melhor se ajustou. Por fim, mostramos nossa proposta futura para a continuação da pesquisa. / The frailty models are used to model the possible associations between survival times. Another alternative developed for modeling the dependence between multivariate data is the use of models based on copulas functions. In this paper we propose two derived survival models of copula of the Ali-Mikhail-Haq (AMH) and of the Frank to model the dependence of bivariate data in the presence of covariates and censored observations. For inferential purposes, we conducted a Bayesian approach using Monte Carlo methods in Markov Chain (MCMC). Some discussions on the model selection criteria were presented. In order to detect influential observations we use the Bayesian method of cases of deletion of influence analysis based on the difference &psi;. Finally, we show the applicability of the proposed models to sets of simulated and real data. We present, too, a new survival model with bivariate fraction of healing, which takes into account three settings for the latent activation mechanism: random activation, first activation and final activation. We apply this model to a set of Direct Credit loan data to the Consumer mode (DCC) and compare the settings, through Bayesian criteria for selection of models, which of the three models best fit. Finally, we show our future proposal for further research.
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Estimação e diagnóstico na disribuição Weibull-Binomial-Negativa em análise de sobrevivência / Estimation and diagnosis for the Weibull-Negative-Binomial distribution in survival anaçysis

Yiqi, Bao 28 May 2012 (has links)
Neste trabalho propomos a distribuição Weibull-Binomial-Negativa (WBN) considerando uma estrutura de ativação latente para explicar a ocorrência do evento de interesse, em que o número de causas competitivas é modelado pela distribuição Binomial Negativa, e os tempos não observados devido às causas seguem a distribuição Weibull. Em geral, as causas competitivas podem ter diferentes mecanismos de ativação, sendo assim os casos de primeira ativação, última ativação e ativação aleatória foram considerados no estudo. Desse modo o modelo proposto inclui uma ampla distribuição, tais como Weibull-Geométrico (WG) e Exponencial-Poisson Complementar (EPC), introduzidas por Barreto-Souza et al. (2011) e G. et al. (2011), respectivamente. Baseando-nos na mesma estrutura, consideramos o modelo de regressão locação-escala baseado na distribuição proposta (WBN) e o modelo para dados de sobrevivência com fração de cura. Os principais objetivos deste trabalho é estudar as propriedades matemáticas dos modelos propostos e desenvolver procedimentos de inferências desde uma perspectiva clássica e Bayesiana. Além disso, as medidas de diagnóstico Bayesiana baseadas na \'psi\'-divergência (Peng & Dey, 1995; Weiss, 1996), que inclui como caso particular a medida de divergência Kullback-Leibler (K-L), foram consideradas para detectar observações influentes / In this work we propose the Weibull-Negative-Binomial (WNB) considering a latent activation structure to explain the occurrence of an event of interest, where the number of competing causes are modeled by the Negative Binomial distribution and the no observed time due to the causes following the Weibull distribution. In general, the competitive causes may have different activation mechanisms, cases of first, last and random activation were considered in the study. Thus, the proposed model includes a wide distribution such as Weibull-Geometric distribution (WG) and Exponential-Poisson complementary (EPC) introduced by (Barreto-Souza et al., 2011) and (G. et al., 2011) respectively. Based on the same structure, we propose a location-scale regression model based on the proposed distribution (WNB) and the model for survival data with cure fraction. The main objectives of this work is to study the mathematical properties of the proposed models and develop procedures inferences from a classical and Bayesian perspective. Moreover, the Bayesian diagnostic measures based on the \'psi\'-divergence (Peng & Dey, 1995; Weiss, 1996), which includes Kullback-Leibler (K-L) divergence measure as a particular case, were considered to detect influential observations
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Regressão quantílica para dados censurados / Censored quantile regression

Rasteiro, Louise Rossi 18 May 2017 (has links)
A regressão quantílica para dados censurados é uma extensão dos modelos de regressão quantílica que, por levar em consideração a informação das observações censuradas na modelagem, e por apresentar propriedades bastante satisfatórias, pode ser vista como uma abordagem complementar às metodologias tradicionais em Análise de Sobrevivência, com a vantagem de permitir que as conclusões inferenciais sejam tomadas facilmente em relação aos tempos de sobrevivência propriamente ditos, e não em relação à taxa de riscos ou a uma função desse tempo. Além disso, em alguns casos, pode ser vista também como metodologia alternativa aos modelos clássicos quando as suposições destes são violadas ou quando os dados são heterogêneos. Apresentam-se nesta dissertação três técnicas para modelagem com regressão quantílica para dados censurados, que se diferenciam em relação às suas suposições e forma de estimação dos parâmetros. Um estudo de simulação para comparação das três técnicas para dados com distribuição normal, Weibull e log-logística é apresentado, em que são avaliados viés, erro padrão e erro quadrático médio. São discutidas as vantagens e desvantagens de cada uma das técnicas e uma delas é aplicada a um conjunto de dados reais do Instituto do Coração do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo. / Censored quantile regression is an extension of quantile regression, and because it incorporates information from censored data in the modelling, and presents quite satisfactory properties, this class of models can be seen as a complementary approach to the traditional methods in Survival Analysis, with the advantage of allowing inferential conclusions to be made easily in terms of survival times rather than in terms of risk rates or as functions of survival time. Moreover, in some cases, it can also be seen as an alternative methodology to the classical models when their assumptions are violated or when modelling heterogeneity of the data. This dissertation presents three techniques for modelling censored quantile regression, which differ by assumptions and parameter estimation method. A simulation study designed with normal, Weibull and loglogistic distribution is presented to evaluate bias, standard error and mean square error. The advantages and disadvantages of each of the three techniques are then discussed and one of them is applied to a real data set from the Heart Institute of Hospital das Clínicas, University of São Paulo.

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