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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/4493 |
| Date | 30 May 2014 |
| Creators | Gonzales, Jhon Franky Bernedo |
| Contributors | Tomazella, Vera Lucia Damasceno |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0018 seconds