Um novo modelo de sobrevivência Bell-Inversa Gaussiana com fração de cura
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14306 |
Resumo: | In this work we propose a new survival model called the Bell-Inverse Gaussian cure rate. We consider different activation schemes in which the number of factors $M$ has the Bell distribution and the time of occurrence of an event follows the Inverse Gaussian model. The parameters are estimated by the classical and Bayesian methods. In a simulation study, we investigate the mean estimates, biases, mean squared errors and coverage probabilities in different activation schemes. In order to detect possible influential or extreme observations that can cause distortions on the results of the analysis we use the Bayesian method of influence analysis of case deletion based on $\psi$-divergence. Finally, we show the applicability of the proposed model to a real dataset. |
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Carregari, Renata CristinaSuzuki, Adriano Kamimurahttp://lattes.cnpq.br/4579497412852854http://lattes.cnpq.br/72484192678238144769dae9-1a0b-4fcd-91d9-21dda811edca2021-05-25T10:56:35Z2021-05-25T10:56:35Z2021-03-26CARREGARI, Renata Cristina. Um novo modelo de sobrevivência Bell-Inversa Gaussiana com fração de cura. 2021. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14306.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14306In this work we propose a new survival model called the Bell-Inverse Gaussian cure rate. We consider different activation schemes in which the number of factors $M$ has the Bell distribution and the time of occurrence of an event follows the Inverse Gaussian model. The parameters are estimated by the classical and Bayesian methods. In a simulation study, we investigate the mean estimates, biases, mean squared errors and coverage probabilities in different activation schemes. In order to detect possible influential or extreme observations that can cause distortions on the results of the analysis we use the Bayesian method of influence analysis of case deletion based on $\psi$-divergence. Finally, we show the applicability of the proposed model to a real dataset.Neste trabalho propomos um novo modelo de sobrevivência denominado Bell-Inversa Gaussiana com fração de cura. Consideramos diferentes esquemas de ativação em que o número de fatores $ M$ tem a distribuição Bell e o tempo de ocorrência de um evento segue o modelo Inversa Gaussiana. Os parâmetros são estimados pelos métodos clássico e Bayesiano. Em um estudo de simulação, investigamos as médias das estimativas, os vieses, os erros quadráticos médios e as probabilidades de cobertura nos diferentes esquemas de ativação. Com o objetivo de detectar possíveis observações influentes ou extremas que podem causar distorções nos resultados da análise, utilizamos o método Bayesiano de análise de influência de deleção de casos baseado na divergência $\psi$. Por fim, mostramos a aplicabilidade do modelo proposto a um conjunto de dados reais.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CAPES: código de financiamento - 001porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEsUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAnálise de sobrevivênciaDistribuição bellDistribuição Inversa GaussianaEsquema de ativação latenteModelo de sobrevivência com fração de curaBell distributionCure rate survival modelInverse Gaussian distributionLatentactivation schemesSurvival analysisCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICACIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOSUm novo modelo de sobrevivência Bell-Inversa Gaussiana com fração de curaA new Bell Inverse Gaussian cure rate survival modelinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis60060092ef332a-bae9-4e24-a4ca-0e73c1a7b1cfreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALVERSÃO FINAL RENATA_organized.pdfVERSÃO FINAL RENATA_organized.pdfapplication/pdf988785https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14306/4/VERS%c3%83O%20FINAL%20RENATA_organized.pdff7b7de04c637c702770ecfe33c1d9540MD54Modelo carta-comprovante PIPGEs.pdfModelo carta-comprovante PIPGEs.pdfDissertação versão revisadaapplication/pdf153180https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14306/2/Modelo%20carta-comprovante%20PIPGEs.pdf0042a05399edadaefe6972bcc4dff63cMD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14306/5/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD55TEXTVERSÃO FINAL RENATA_organized.pdf.txtVERSÃO FINAL RENATA_organized.pdf.txtExtracted texttext/plain136192https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14306/6/VERS%c3%83O%20FINAL%20RENATA_organized.pdf.txt35b55fb8b0e66e552ac0668b95c14120MD56Modelo carta-comprovante PIPGEs.pdf.txtModelo carta-comprovante PIPGEs.pdf.txtExtracted texttext/plain1224https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14306/8/Modelo%20carta-comprovante%20PIPGEs.pdf.txt6496248559a8fa4e6ceb1b08986482acMD58THUMBNAILVERSÃO FINAL RENATA_organized.pdf.jpgVERSÃO FINAL RENATA_organized.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg15040https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14306/7/VERS%c3%83O%20FINAL%20RENATA_organized.pdf.jpg89c8316db8782ed29ec678ff6d913d3eMD57Modelo carta-comprovante PIPGEs.pdf.jpgModelo carta-comprovante PIPGEs.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8312https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14306/9/Modelo%20carta-comprovante%20PIPGEs.pdf.jpge67a9ab66854e4d1badf5367a101b5f2MD59ufscar/143062023-09-18 18:32:11.143oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/14306Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:11Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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