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Modelos série de potência com excesso de zeros observáveis e latentes

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Previous issue date: 2016-09-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / The present work's main objective is to study the significance of zeros in an observable
and latent data. In observable data set that occur excess of zeros, its common to have
sobredispersion. In this sense, the models zero-inflated power series (ZISP) were proposed
to accommodate these excesses. Specifically for the analysis of observed data, it was made
a study of gradient statistic, proposed by Terrell (2002), to test the hypotheses in relation
to inflation parameter ZISP models. This test is based on evaluation of the performance
of gradient statistic compared with the classical likelihood ratio (Wilks, 1938), score (Rao,
1948) and Wald (Wald, 1943) statistics. In addition, recently, fragility has being modeled
by discrete distributions using non-negative integers values that allows zero fragility, which
means, individuals who do not present the event of interest (fraction of zero risk). For this
type of latent data, we have proposed a new survival model induced by discrete frailty with
ZISP distribution. This proposal brings a real description of individuals without risk, because
individuals cured due to genetic factors (immune) are modeled by fraction of deterministic
zero risk, while the cured by treatment are modeled by fraction of random zero risk. In this
context, we also developed the gradient statistic to verify parameter significance of zero risk
for data modeled by fraction of deterministic zero risk. To show our proposals, we present
the results of simulation studies and applications using real data. / O presente trabalho teve como objetivo principal, estudar a significância de zeros
numa análise de dados observáveis e latentes. Nos conjuntos de dados observáveis que ocorrem
excessos de zeros, é comum a existência de sobredispersão. Neste sentido os modelos
Zero-Inflacionados Série de Potência (ZISP) foram propostos para acomodar o excesso de
zeros. Especifcamente para a análise de dados observáveis com excesso de zeros desenvolvemos
um estudo da estatística gradiente, proposta por Terrell (2002), para testar as hipóteses
em relação ao parâmetro de inflação do modelo ZISP, baseado na avaliação da performance
da estatística gradiente em comparação com as estatísticas clássicas da razão de verossimilhan
ça (Wilks, 1938), escore (Rao, 1948) e Wald (Wald, 1943). Por outro lado, recentemente
a fragilidade é modelada por distribuições discretas sob os inteiros não negativos e permite
fragilidade zero, isto é, indivíduos que não apresentam o evento de interesse (fração de risco
zero). Para este tipo dados de latentes, propusemos um novo modelo de sobrevivência induzida
por fragilidade discreta com distribuição ZISP. Essa proposta traz uma descrição mais
real dos indivíduos sem risco, pois inclui indivíduos curados devido aos fatores genéticos
(imunes) modelados como a fração de risco zero determinístico, enquanto que, os indivíduos
curados por tratamento são modelados pela fração de risco zero aleatório. Neste contexto
desenvolvemos também a estatística gradiente para verificar a significância do parâmetro de
risco zero para dados modelados pela fração de risco zero determinístico. E para completar
o desenvolvimento das propostas, apresentamos os resultados de estudos de simulação e
exemplos de aplicação com uso de dados reais.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/8890
Date28 September 2016
CreatorsCoaguila Zavaleta, Katherine Elizabeth
ContributorsCancho, Vicente Garibay, Suzuki, Adriano Kamimura
PublisherUniversidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística, UFSCar
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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