Modelos de tempo de vida acelerado Birnbaum-Saunders multivariados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SILVA, Maria Ioneris Oliveira
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
dARK ID: ark:/64986/001300000b36w
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/44694
Resumo: Modelos de regressão Birnbaum-Saunders têm sido utilizados com frequência nos últimos anos. Uma das principais premissas nos modelos de regressão tradicionais é a suposição de independência entre as observações, o mesmo ocorre em estudos de análise de sobrevivência, em que a independência entre os tempos de sobrevivência de indivíduos distintos é conside- rada. No entanto, em alguns casos, essa suposição não é válida, como no caso de eventos observados no mesmo indivíduo. A este respeito, modelos de regressão multivariados com estrutura de dependência são uma possível alternativa para modelagem de dados deste tipo. Dessa forma, neste trabalho, introduzimos inicialmente o modelo de tempo de vida acelerado Birnbaum-Saunders bivariado com estrutura de dependência modelada através da abordagem de fragilidade. Posteriormente, propomos uma nova distribuição, a qual denominamos de distri- buição Birnbaum-Saunders Frágil multivariada, e derivamos algumas propriedades da mesma. Propomos uma extensão do modelo bivariado acima mencionado, isto é, desenvolvemos um novo modelo de tempo de vida acelerado Birnbaum-Saunders multivariado. Alguns estudos de simulação foram desenvolvidos para avaliar o desempenho dos estimadores propostos. Final- mente, desenvolvemos a distribuição t de Student Birnbaum-Saunders Frágil e o o modelo de tempo de vida acelerado t de Student Birnbaum-Saunders multivariado. Utilizamos o método de máxima verossimilhança para estimar os parâmetros dos modelos propostos, bem como, derivamos alguns resíduos para avaliar o ajuste dos mesmos. Propomos alguns resíduos e de- rivamos medidas de diagnósticos sob o enfoque de influência local para os modelos propostos. Para ilustrar a metodologia desenvolvida, no que se refere ao modelo bivariado, utilizamos o conjunto de dados reais que reporta os tempos de recorrência de infecções de 38 pacientes renais usando uma máquina de diálise portátil. No caso do modelo Birnbaum-Saunders mul- tivariado, consideramos dois conjuntos de dados reais: o primeiro conjunto de dados retrata o acompanhamento realizado por pesquisadores da escola de odontologia da universidade da Carolina do Norte sobre o crescimento das crianças (16 meninos, 11 meninas) com idade entre 8 e 14 anos; o segundo conjunto de dados reporta a duração do tempo de exercício necessário até provocar a angina em 21 pacientes com cardiopatia. No caso do modelo t de Student Birnbaum-Saunders multivariado, consideramos o cojunto de dados que reporta os tempos de reconstituição da barreira sangue- leite após infecção nos quartos de úberes superiores de vacas leiteiras.
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No entanto, em alguns casos, essa suposição não é válida, como no caso de eventos observados no mesmo indivíduo. A este respeito, modelos de regressão multivariados com estrutura de dependência são uma possível alternativa para modelagem de dados deste tipo. Dessa forma, neste trabalho, introduzimos inicialmente o modelo de tempo de vida acelerado Birnbaum-Saunders bivariado com estrutura de dependência modelada através da abordagem de fragilidade. Posteriormente, propomos uma nova distribuição, a qual denominamos de distri- buição Birnbaum-Saunders Frágil multivariada, e derivamos algumas propriedades da mesma. Propomos uma extensão do modelo bivariado acima mencionado, isto é, desenvolvemos um novo modelo de tempo de vida acelerado Birnbaum-Saunders multivariado. Alguns estudos de simulação foram desenvolvidos para avaliar o desempenho dos estimadores propostos. Final- mente, desenvolvemos a distribuição t de Student Birnbaum-Saunders Frágil e o o modelo de tempo de vida acelerado t de Student Birnbaum-Saunders multivariado. Utilizamos o método de máxima verossimilhança para estimar os parâmetros dos modelos propostos, bem como, derivamos alguns resíduos para avaliar o ajuste dos mesmos. Propomos alguns resíduos e de- rivamos medidas de diagnósticos sob o enfoque de influência local para os modelos propostos. Para ilustrar a metodologia desenvolvida, no que se refere ao modelo bivariado, utilizamos o conjunto de dados reais que reporta os tempos de recorrência de infecções de 38 pacientes renais usando uma máquina de diálise portátil. No caso do modelo Birnbaum-Saunders mul- tivariado, consideramos dois conjuntos de dados reais: o primeiro conjunto de dados retrata o acompanhamento realizado por pesquisadores da escola de odontologia da universidade da Carolina do Norte sobre o crescimento das crianças (16 meninos, 11 meninas) com idade entre 8 e 14 anos; o segundo conjunto de dados reporta a duração do tempo de exercício necessário até provocar a angina em 21 pacientes com cardiopatia. No caso do modelo t de Student Birnbaum-Saunders multivariado, consideramos o cojunto de dados que reporta os tempos de reconstituição da barreira sangue- leite após infecção nos quartos de úberes superiores de vacas leiteiras.FACEPEBirnbaum-Saunders regression models have been used frequently in recent years. One of the main assumptions in traditional regression models is the assumption of independence between observations, the same occurs in studies of survival analysis, where the independence between the survival times of different individuals is considered. However, in some cases, this assumption is not valid, as in the case of events observed in the same individual. In this regard, multivariate regression models with dependence structure are a possible alternative for data modeling of this type. Thus, in this work, we initially introduce the bivariate Birnbaum-Saunders accelerated lifetime model with a dependence structure modeled through the frailty approach. Subse- quently, we propose a new distribution, which we call the multivariate Birnbaum-Saunders Fragile distribution, and derive some properties. We propose an extension of the afore men- tioned bivariate model, that is, we develop a new multivariate Birnbaum-Saunders accelerated lifetime model. Some simulation studies were developed to evaluate the performance of the proposed estimators. Finally, we developed the Fragile Student-t Birnbaum-Saunders distribu- tion and the multivariate Student-t Birnbaum-Saunders accelerated lifetime model. We use the maximum likelihood method to estimate the parameters of the proposed models, as well as derive some residuals to evaluate their fit. We propose some residuals and derive diagnostic measures under the focus of local influence for the proposed models. To illustrate the method- ology developed, with regard to the bivariate model, we used the real dataset that reports the recurrence times of infections of 38 renal patients using a portable dialysis machine. In the case of the multivariate Birnbaum-Saunders model, we considered two real data sets: the first data set depicts the follow-up carried out by researchers at the University of North Carolina Dental School on the growth of children (16 boys, 11 girls) with age between 8 and 14 years; the second set of data reports the duration of exercise time required to provoke angina in 21 pa- tients with heart disease. In the case of the multivariate Student-t Birnbaum-Saunders model, we considered the dataset that reports the reconstitution times of the blood-milk barrier after infection in the upper udder quarters of dairy cows.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessEstatística aplicadaDistribuição Birnbaum-SaundersFragilidadeResíduosInfluência localModelos de tempo de vida acelerado Birnbaum-Saunders multivariadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPELICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82142https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/44694/3/license.txt6928b9260b07fb2755249a5ca9903395MD53ORIGINALTESE Maria Ioneris Oliveira Silva.pdfTESE Maria Ioneris Oliveira Silva.pdfapplication/pdf2271247https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/44694/1/TESE%20Maria%20Ioneris%20Oliveira%20Silva.pdf41c92e0d4d9137c454b241229cafd284MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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