Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas,
Departamento de Estatística, Programa de Mestrado em Estatística, 2013. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2014-01-29T11:43:35Z
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2013_LuisaMartinsFernandes.pdf: 1810343 bytes, checksum: 245568a555335f8f6f78b949879f36c9 (MD5) / Este trabalho apresenta inferências do modelo Weibull discreto para dados de sobrevivência com fração de cura. As inferências foram realizadas dentro de um cenário bayesiano fazendo-se o uso das técnicas de MCMC (Markov Chain Monte Carlo). São apresentadas estimativas pontuais dos parâmetros do modelo e seus respectivos intervalos de credibilidade HPD (Highest Posterior Density), assim como um teste de significância genuinamente bayesiano – FBST (Full Bayesian Significance Test) como uma forma de seleção de modelos. A metodologia apresentada foi aplicada em dados simulados e ilustrada por dois problemas práticos: o primeiro sobre o tempo até a rehospitalização de pacientes com esquizofrenia, e o segundo sobre o tempo até a morte de homens com AIDS. O FBST se mostrou um procedimento simples e útil para seleção de modelos, motivando assim uma abordagem bayesiana na modelagem de dados discretos de sobrevivência. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work presents inferences of the discrete Weibull model for survival data with cure rate. The inferences were conducted within a Bayesian context, using the MCMC (Markov Chain Monte Carlo) techniques. Point estimates of model’s parameters and their respective HPD (Highest Posterior Density) credible intervals are presented, as well as a Full Bayesian Significance Test (FBST) as a way to model selection. The methodology presented was applied on simulated data and illustrated by two practical problems: the time until re-hospitalization of patients with schizophrenia and the time until death of men with AIDS. The FBST proved being a simple and useful procedure for model selection, thus motivating a Bayesian approach in the modeling of discrete survival data.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/15136 |
Date | January 2013 |
Creators | Fernandes, Luísa Martins |
Contributors | Nakano, Eduardo Yoshio |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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