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Previous issue date: 2016-05-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / In this thesis, we extend some flexible cure rate models, such as the geometric, negative
binomial and power series cure rate models, to allow for spatial correlations by including spatial
frailties for the interval censored data setting. Parametric and semi-parametric cure rate models
with independent and dependent spatial frailties are proposed and compared. The proposed models
encompass several well-known cure rate models as its particular cases. Since these cure rate models
are obtained by considering that the occurrence of an event of interest is caused by the presence
of any non-observed risks, we also study the complementary cure model, which arises when the
cure rate models are obtained by assuming the occurrence of an event of interest is caused when
all of non-observed risks are activated. A new measure of model selection, based on the notion of
predictive loss paradigm, for the interval-censoring data is also proposed. The MCMC method is
used in a Bayesian inference approach and some Bayesian model selection criteria are used for model
comparison. Moreover, we conduct an influence diagnostics to detect possible influential or extreme
observations that can cause distortions on the results of analysis. Finally, the proposed models are
applied to analyze a real dataset from a stop smoking study. / Nesta tese, estendemos os modelos flexíveis de sobrevivência com fração de cura, tais como os
modelos de sobrevivência com fração de cura geométricos, binomial negativa e séries de potências,
para permitir correlações espaciais incluindo fragilidades espaciais para os dados de censura intervalar.
Modelos de cura paramétricos e semi-paramétricos com as fragilidades espaciais independentes e
dependentes são propostos e comparados. Os modelos propostos abrangem vários modelos de cura
bem conhecidos como seus casos particulares. Uma vez que estes modelos de cura são obtidos
considerando que a ocorrência de um evento de interesse é causada pela presença de quaisquer riscos
não observados, estudamos também os modelos de cura complementares, nesse caso, os modelos são
obtidos assumindo que a ocorrência de um evento de interesse é causada quando todos os riscos,
não observados, são ativados. Uma nova medida de seleção de modelo, baseada no paradigma da
perda do preditivo, para dados de censura intervalar é proposta. Métodos MCMC são utilizados
em uma abordagem de inferência Bayesiana sendo que os critérios de seleção de modelos Bayesiano
são utilizados para comparação de modelos. Além disso, realizamos um diagnóstico de influência
para detectar as possíveis observações influentes ou extremas que podem causar distorções sobre os
resultados da análise. Finalmente, os modelos propostos são aplicados para analisar um conjunto de
dados real de abstenção tabágica.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/7506 |
| Date | 31 May 2016 |
| Creators | Bao, Yiqi |
| Contributors | Cancho, Vicente Garibay |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística UFSCar/USP, UFSCar |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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