Estruturas de correlação paramétricas e semi-paramétricas para modelos longitudinais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Soares, Elsa Pombo
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/89122
Resumo: Dissertação de mestrado em Estatística para Ciência de Dados
id RCAP_9caaaa8d66a943f94619de4f22c83d53
oai_identifier_str oai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/89122
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Estruturas de correlação paramétricas e semi-paramétricas para modelos longitudinaisModelo longitudinalModelos linearesEstrutura de correlaçãoModelo Gaussiano TransformadoCorrelação conjuntaVariogramaLongitudinal modelLinear modelsCorrelation structureTransformed Gaussian ModelJoint correlationVariogramCiências Naturais::MatemáticasDissertação de mestrado em Estatística para Ciência de DadosModelos para dados longitudinais são modelos estatísticos para a análise de dados repetidos ao longo do tempo para diferentes indivíduos. Estes modelos, para além de incorporarem uma modelação de regressão para a média da população, permitem modelar a estrutura de correlação existente nos dados. A modelação da estrutura de correlação é fundamental, uma vez que dados repetidos ao longo do tempo para vários indivíduos pressupõem a existência de correlação temporal entre as medidas e a correlação entre observações de um mesmo indivíduo. Em muitos casos, assume-se uma estrutura de correlação baseada em conhecimentos prévios ou intuição, mas, a escolha incorreta desta pode levar a estimativas tendenciosas ou ineficientes. Neste sentido, foi desenvolvido um trabalho teórico destes modelos de corre lação paramétricos e semi-paramétricos e apresentada uma ferramenta usual, intitulada de variograma, que permite que a estrutura seja selecionada com base na evidência empírica. Além disso, esta dissertação apresenta a teoria de modelos conjuntos para dados longitudinais e de sobrevivência onde passará pelas diferentes metodologias existentes e apresentará exemplos de dados reais para contextualizar esses modelos. O Modelo Gaussiano Transformado é uma abordagem particular, totalmente paramétrica, destes modelos, e a sua estrutura de correlação é especificada através da decomposição de três componentes de correlação. Aqui descreve-se quais os principais pressupostos por detrás desta estrutura, e como estes podem ser utilizados de forma apurada para extrair informação relevante dos dados. Por fim, é realizado um estudo de simulação para as possíveis estruturas de correlação.Longitudinal data models are statistical models for analyzing data repeated over time for different individuals. These models, in addition to incorporating regression modeling for the population mean, allow the correlation structure in the data to be modeled. Modeling the correlation structure is crucial, since data repeated over time for several individuals assumes the existence of temporal correlation between measurements and correlation between observations from the same individual. In many cases, a correlation structure is assumed based on prior knowledge or intuition, but choosing this incorrectly can lead to biased or inefficient estimates. In this sense, a theoretical work of these parametric and semi-parametric correlation models was developed and a usual tool, entitled variogram, was presented, which allows the structure to be selected based on empirical evidence. In addition, this dissertation presents the theory of joint models for longitudinal and survival data where it will go through the different methodologies that exist and present real data examples to put these models into context. The Transformed Gaussian Model is a particular approach, fully parametric, to these models, and its correlation structure is specified by decomposing three correlation components. Here it is described what the main assumptions behind this structure are, and how these can be used in a refined way to extract relevant information from the data. Finally, a simulation study is conducted for the possible correlation structures.Sousa, InêsUniversidade do MinhoSoares, Elsa Pombo2023-06-272023-06-27T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/89122por203529910info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-02T01:19:48Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/89122Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:11:50.538802Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Estruturas de correlação paramétricas e semi-paramétricas para modelos longitudinais
title Estruturas de correlação paramétricas e semi-paramétricas para modelos longitudinais
spellingShingle Estruturas de correlação paramétricas e semi-paramétricas para modelos longitudinais
Soares, Elsa Pombo
Modelo longitudinal
Modelos lineares
Estrutura de correlação
Modelo Gaussiano Transformado
Correlação conjunta
Variograma
Longitudinal model
Linear models
Correlation structure
Transformed Gaussian Model
Joint correlation
Variogram
Ciências Naturais::Matemáticas
title_short Estruturas de correlação paramétricas e semi-paramétricas para modelos longitudinais
title_full Estruturas de correlação paramétricas e semi-paramétricas para modelos longitudinais
title_fullStr Estruturas de correlação paramétricas e semi-paramétricas para modelos longitudinais
title_full_unstemmed Estruturas de correlação paramétricas e semi-paramétricas para modelos longitudinais
title_sort Estruturas de correlação paramétricas e semi-paramétricas para modelos longitudinais
author Soares, Elsa Pombo
author_facet Soares, Elsa Pombo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Sousa, Inês
Universidade do Minho
dc.contributor.author.fl_str_mv Soares, Elsa Pombo
dc.subject.por.fl_str_mv Modelo longitudinal
Modelos lineares
Estrutura de correlação
Modelo Gaussiano Transformado
Correlação conjunta
Variograma
Longitudinal model
Linear models
Correlation structure
Transformed Gaussian Model
Joint correlation
Variogram
Ciências Naturais::Matemáticas
topic Modelo longitudinal
Modelos lineares
Estrutura de correlação
Modelo Gaussiano Transformado
Correlação conjunta
Variograma
Longitudinal model
Linear models
Correlation structure
Transformed Gaussian Model
Joint correlation
Variogram
Ciências Naturais::Matemáticas
description Dissertação de mestrado em Estatística para Ciência de Dados
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-06-27
2023-06-27T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1822/89122
url https://hdl.handle.net/1822/89122
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 203529910
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799137768499052544

Registros relacionados