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Previous issue date: 2007-03-30 / Survival data analysis models is used to study experimental data where, normally,
the variable "answer"is the time passed until an event of interest. Many authors do prefer
modeling survival data, in the presence of co-variables, by using a hazard function - which
is related with its interpretation. The Cox model (1972) - most commonly used by the
authors - is applicable when the fail rates are proportional. This model is very flexible and
used in the survival analysis. It can be easily extended to, for example, incorporate the
time-dependent co-variables. In the present work we propose a proportional risk model
which incorporates a time-dependent parameter named "time-dependent proportional risk
model". / A análise de sobrevivência tem por objetivo estudar dados de experimento em que a
variável resposta é o tempo até a ocorrência de um evento de interesse. Vários autores têm
preferido modelar dados de sobrevivência na presença de covariáveis por meio da função
de risco, fato este relacionado à sua interpretação. Ela descreve como a probabilidade
instantânea de falha se modifca com o passar do tempo. Nesse contexto, um dos modelos
mais utilizados é o modelo de Cox (Cox, 1972), onde a suposição básica para o seu uso
é que as taxas de falhas sejam proporcionais. O modelo de riscos proporcionais de Cox
é bastante flexível e extensivamente usado em análise de sobrevivência. Ele pode ser
facilmente estendido para incorporar, por exemplo, o efeito de covariáveis dependentes
do tempo. Neste estudo, propõe-se um modelo de risco proporcional, que incorpora um
parâmetro dependente do tempo, denominado modelo de risco proporcional dependente
do tempo. Uma análise clássica baseada nas propriedades assintóticas dos estimadores de
máxima verossimilhança dos parâmetros envolvidos é desenvolvida, bem como um estudo
de simulação via técnicas de reamostragem para estimação intervalar e testes de hipóteses
dos parâmetros do modelo. É estudado o custo de estimar o efeito da covariável quando
o parâmetro que mede o efeito do tempo é considerado na modelagem. E, finalizando,
apresentamos uma abordagem do ponto de vista Bayesiano.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/4512 |
| Date | 30 March 2007 |
| Creators | Parreira, Daniela Ribeiro Martins |
| Contributors | Louzada Neto, Francisco |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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