Modelo de regressão log-logístico discreto com fração de cura para dados de sobrevivência

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Damião Flávio dos
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/31450
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.
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spelling Modelo de regressão log-logístico discreto com fração de cura para dados de sobrevivênciaFração de curaRegressão logísticaAnálise de sobrevivênciaDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.As técnicas de análise de sobrevivência têm como princípio analisar o tempo até a ocorrência de um determinado evento de interesse. Esse tempo pode ser caracterizado como contínuo ou discreto, e diante disso, as análises serão distintas. Neste trabalho é apresentada uma formulação do modelo de regressão Log-Logístico discreto com fração de cura e sem fração de cura. O comportamento dos estimadores dos parâmetros dos modelos Log- Logístico discreto com fração de cura e sem fração de cura foi avaliado via simulação Monte Carlo com 2.000 réplicas de diferentes tamanhos de amostras. Os modelos propostos foram ilustrados em dois conjuntos de dados sobre a evas ão de alunos no ensino superior, nas quais examina-se a influência das covariáveis observadas na variável resposta. As interpretações das estimativas dos parâmetros foram coerentes com as análises descritivas, confirmando um bom ajuste dos modelos propostos. As simulações e análises foram feitas utilizando o software livre R.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Survival analysis techniques have as a principle to analyze the time until the occurrence of a particular event of interest, so that this time can be characterized as continuous or discret, in the face of this, the analyses will be distinct. In this work is present a formulation of the discrete time Log-Logistic regression model with healing fraction and no healing fraction. The behavior of the estimators of the parameters of the discrete Log-Logistic models with healing fraction and no healing fraction was evaluated via Monte Carlo simulation with 2.000 replicas of different sample sizes. The proposed models were illustrated in two real data sets on the evasion of students in higher education, in which the influence of the covariates observed in the response variable is examined. The interpretations of the estimates of the parameters were consistent with descriptive analysis, confirming a good adjustment of the proposed models. Simulations and analysis were made using the free software R.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaGuevara Otiniano, Cira EtheowaldaGomes, Juliana Betini FachiniSantos, Damião Flávio dos2018-03-15T13:12:51Z2018-03-15T13:12:51Z2018-03-152017-11-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSANTOS, Damião Flávio dos. Modelo de regressão log-logístico discreto com fração de cura para dados de sobrevivência. 2017. xv, 81 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.http://repositorio.unb.br/handle/10482/31450A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-01T16:22:39Zoai:repositorio.unb.br:10482/31450Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-01T16:22:39Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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