Modelos flexíveis de sobrevivência com fração de cura: implementação computacional
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Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21099 |
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Silva, Rumenick Pereira dahttp://lattes.cnpq.br/2522932661599726http://lattes.cnpq.br/7402574019454862Fernandez, Luz Milena Zeahttp://lattes.cnpq.br/0576675498537949Gamerman, Danihttp://lattes.cnpq.br/9116864917971678Valença, Dione Maria2016-08-04T22:01:11Z2016-08-04T22:01:11Z2015-10-23SILVA, Rumenick Pereira da. Modelos flexíveis de sobrevivência com fração de cura: implementação computacional. 2015. 120f. Dissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Estatística) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2015.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21099Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Em análise de sobrevivência a variável em estudo é o tempo até a ocorrência de um determinado evento de interesse. Este tempo é denominado de tempo de vida ou tempo até a falha. A teoria usual assume que, se observado por um longo período de tempo todos os indivíduos irão experimentar o evento em algum momento. Mas, em algumas situações uma proporção da população pode não estar mais sujeita à ocorrência deste evento, por mais longo que seja o tempo de observação. Neste sentido, alguns modelos foram propostos e são conhecidos na literatura como modelos com fração de cura ou de longa duração. Ao considerar o aumento do interesse no ajuste desses modelos, percebe-se a importância da existência de rotinas amigáveis e capazes de obter de forma precisa as estimativas de máxima verossimilhança. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho foi a implementação de um pacote em linguagem R com um conjunto de rotinas amigáveis (de forma didática e de fácil utilização) para analisar dados de sobrevivência com fração de cura, a partir do uso de alguns modelos paramétricos flexíveis. Neste programa, denominado de flexcure, foram considerados os modelos de tempo de falha acelerado log-gama generalizado, log-F generalizado e Weibull na forma estendida de Marshall-Olkin, para modelar os tempos dos indivíduos susceptíveis e, para a fração de curados foram considerados os modelos usuais de mistura padrão e de tempo de promoção. O desempenho destas implementações foi avaliado através de um extensivo estudo de simulação, considerando diferentes cenários. Além disso, o uso deste pacote foi ilustrado em algumas aplicações.porUniversidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA APLICADA E ESTATÍSTICAUFRNBrasilCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA APLICADA E ESTATÍSTICAAnálise de dados de sobrevivênciaEstudo de simulação e aplicaçãoModelos flexíveis com fração de curaR-pacoteFlexcureModelos flexíveis de sobrevivência com fração de cura: implementação computacionalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALRumenickPereiraDaSilva_DISSERT.pdfRumenickPereiraDaSilva_DISSERT.pdfapplication/pdf40567528https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/21099/1/RumenickPereiraDaSilva_DISSERT.pdfbb04fa17d77add1435a1b9eee758aad9MD51TEXTRumenickPereiraDaSilva_DISSERT.pdf.txtRumenickPereiraDaSilva_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain261945https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/21099/6/RumenickPereiraDaSilva_DISSERT.pdf.txt00d4c316b335e9e4909833d5fdcad242MD56THUMBNAILRumenickPereiraDaSilva_DISSERT.pdf.jpgRumenickPereiraDaSilva_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg2691https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/21099/7/RumenickPereiraDaSilva_DISSERT.pdf.jpg9b70694648c7c24e7f2d2cb69996ba47MD57123456789/210992017-11-04 06:29:06.783oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/21099Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-04T09:29:06Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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