Modelagem de fração cura com a distribuição Gompertz
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16809 |
Resumo: | Survival Analysis is a broad and crucial field of Statistical Science. Survival models are useful for estimating the reliability function, describe data properties and more. Considering medical studies, the aim is studying the time until an event occurs, like the death of a patient. However, there can be situations in which the subject will not experience the event. In this study, we explore two parametric models for modelling the cure rate, the mixture model and the defective model. The times to event are assumed to follow the Gompertz distribution. Both frequentist and Bayesian approaches are considered for the estimation problem. To exemplify the discussed theory, applications in real data are discussed. |
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Oliveira, André Paulino deMartins Dias, Teresa Cristinahttp://lattes.cnpq.br/0187724276640668http://lattes.cnpq.br/4518027924623926ebbc8ef8-33e6-466c-8ab4-cecdae6805a02022-10-05T18:53:20Z2022-10-05T18:53:20Z2022-09-06OLIVEIRA, André Paulino de. Modelagem de fração cura com a distribuição Gompertz. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16809.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16809Survival Analysis is a broad and crucial field of Statistical Science. Survival models are useful for estimating the reliability function, describe data properties and more. Considering medical studies, the aim is studying the time until an event occurs, like the death of a patient. However, there can be situations in which the subject will not experience the event. In this study, we explore two parametric models for modelling the cure rate, the mixture model and the defective model. The times to event are assumed to follow the Gompertz distribution. Both frequentist and Bayesian approaches are considered for the estimation problem. To exemplify the discussed theory, applications in real data are discussed.A Análise de Sobrevivência é um campo de estudo bastante amplo e importante da Estatística. A partir dos modelos de sobrevivência é possível estimar a função de sobrevivência ou confiabilidade, descrever as características dos dados, entre outros objetivos. Na área médica, o objeto de estudo é o tempo até a ocorrência de eventos, por exemplo, a cura ou falecimento do paciente. Porém podem existir indivíduos que nunca sofrerão o evento de interesse, que nesse caso pode ser falecimento ou cura. Nesse estudo, descrevemos e exploramos dois dos principais tipos de modelos que consideram fração de “curados”, denominados de modelo de fração de cura com mistura e modelo defeituoso. Assumimos uma distribuição Gompertz para o tempo até o evento de interesse. A estimação dos parâmetros envolvidos é realizada sob as abordagens frequentista e Bayesiana. Aplicações em conjunto de dados reais e simulados são consideradas para ilustrar a teoria estudada.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosEstatística - EsUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAnálise de sobrevivênciaDistribuição GompertzModelos com fração de curaCure modelsGompertz distributionSurvival analysisCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICAModelagem de fração cura com a distribuição GompertzCure rate modelling using the Gompertz distributioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis6006002fca111c-0b46-4b4a-97c6-6e90e635557dreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16809/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52ORIGINALmonografia_VF.pdfmonografia_VF.pdfTCC versão finalapplication/pdf12597521https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16809/1/monografia_VF.pdf4c7a24af97e90953e6caf8b3c83a28c4MD51TEXTmonografia_VF.pdf.txtmonografia_VF.pdf.txtExtracted texttext/plain78https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16809/3/monografia_VF.pdf.txt00af3d3c9e6b919cf51b68c02b704f43MD53THUMBNAILmonografia_VF.pdf.jpgmonografia_VF.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5424https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16809/4/monografia_VF.pdf.jpg25a7c8bf3d75f9ee3d34e621a5f7e99aMD54ufscar/168092023-09-18 18:32:32.359oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/16809Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:32Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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