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Uso do processo gama para dados de sobrevivência.

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Previous issue date: 2005-01-20 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this dissertation, we introduce classical and Bayesian approaches to get inferences
on the parameters of interest, considering exponential and Weibull distributions for the
lifetimes. For a Bayesian analysis, we assume a gamma process for the individual rates
considering type II censoring data and the presence of covariates. We also consider ac-
celerated life tests assuming an inverse power law model and an exponential distribution
for the lifetimes.
The proposed methodology in illustrated in three examples. / Nesta dissertação, apresentamos uma análise clássica e uma abordagem Bayesiana para
obter inferências dos parâmetros de interesse, considerando as distribuições exponencial e
de Weibull para os tempos de sobrevivência. Assumimos um processo gama para as taxas
indivíduais e a presença de covariadas relacionadas com os tempos de sobrevivência com
censuras do tipo II.
Alguns conceitos e resultados de análise estatística de testes de vida acelerados são
apresentados, em particular, um estudo sobre o Modelo de Lei de Potência Inversa, con-
siderando que os tempos de sobrevivência são ajustados por uma distribuição exponencial.
A metodologia proposta neste trabalho está ilustrada a três conjuntos de dados, onde
dois são referentes à análise de sobrevivência com dados médicos e o outro a dados de
confiabilidade.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/4580
Date20 January 2005
CreatorsUêda, Shirley Tieko
ContributorsAchcar, Jorge Alberto
PublisherUniversidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística, UFSCar, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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