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Modelos para dados de sobrevivência na presença de diferentes esquemas de ativação baseados na distribuição geométrica

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Previous issue date: 2013-04-08 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this thesis new families of survival distributions are proposed. Those distributions are derived by assuming a latent activation structure to explain the occurrence of the event of interest. In general, the competitive causes may have different activation mechanisms. Here we assume three different ones, namely, fisrt, random and last actvation mechanisms. The presence of cure fraction are also addressed in two contexts. The models assumed that the number of causes follows a Geometric distribution and the lifetime for these causes follows an Exponential distribution, and a Gamma Generalized distribution. The properties of the proposed distributions are discussed, including a formal proof of its probability density function and explicit algebraic formulas for its reliability and failure rate functions, moments, order statistics and modal value. Inferetial procedure is based on frequentist and Bayesian perspectives. Moreover, Bayesian case influence diagnostics based in -divergence, with include Kulback Leibler divergence measure as a particular case, are developed. Simulation studies are performed and experimental results are illustrated based in real datasets. / Nesta tese, novas famílias de distribuições são propostas para modelar dados de tempo de vida. Essas distribuições são obtidas assumindo que a ocorrência do evento de interesse é explicada por uma estrutura latente de ativação. Em geral, as causas competitivas podem ter diferentes mecanismos de ativação, consideramos os casos: primeiro, último e aleatório. A presença de fração de curados é considerada nestes contextos. Os modelos assumem que o número de causas de risco tem distribuição de probabilidade Geométrica; e o tempo de ativação desses fatores segue distribuição Exponencial ou Gama Generalizada. Propriedades das distribuições propostas são discutidas, incluindo obtenção da função densidade de probabilidade e fórmulas explícitas da função de risco, momentos, estatística de ordem e valor modal. Outro objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de processos inferenciais nas perspectivas clássica e bayesiana. Além disso, as medidas bayesianas de diagnóstico baseadas na divergência, que incluem a divergência de Kulback Leibler como caso particular, são consideradas para detectar observações influentes. Estudos de simulação são realizados e resultados experimentais são obtidos para conjuntos de dados reais.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/4491
Date08 April 2013
CreatorsRoman, Mari
ContributorsLouzada Neto, Francisco
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/doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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