Modelos de regressão log-gama generalizado com fração de cura
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-19032007-152443/ |
Resumo: | Neste trabalho considera-se uma reparametrização no modelo log-gama generalizado para a inclusão de dados com sobreviventes de longa duração. Os modelos tentam estimar separadamente os efeitos das covariáveis na aceleração ou desaceleração no tempo e na fração de sobreviventes que é a proporção da população para o qual o evento não ocorre. A função logística é usada para o modelo de regressão com fração de cura. Os parâmetros do modelo, serão estimados através do método de máxima verossimilhança. Alguns métodos de influência, como a influência local e a influência local total de um indivíduo, serão introduzidos, calculados, analisados e discutidos. Finalmente, um conjunto de dados médicos será analisado sob o modelo log-gama generalizado com fração de cura. Uma análise de resíduos será executada para verificar a qualidade de ajuste do modelo. |
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Modelos de regressão log-gama generalizado com fração de curaThe generalized log-gama mixture model with covariatesAnálise de regressão e de correlaçãoAnálise de sobrevivênciaCensored dateDados censuradosLikelihoodRegression and correlation analysisSurvival analysisVerossimilhançaNeste trabalho considera-se uma reparametrização no modelo log-gama generalizado para a inclusão de dados com sobreviventes de longa duração. Os modelos tentam estimar separadamente os efeitos das covariáveis na aceleração ou desaceleração no tempo e na fração de sobreviventes que é a proporção da população para o qual o evento não ocorre. A função logística é usada para o modelo de regressão com fração de cura. Os parâmetros do modelo, serão estimados através do método de máxima verossimilhança. Alguns métodos de influência, como a influência local e a influência local total de um indivíduo, serão introduzidos, calculados, analisados e discutidos. Finalmente, um conjunto de dados médicos será analisado sob o modelo log-gama generalizado com fração de cura. Uma análise de resíduos será executada para verificar a qualidade de ajuste do modelo.In this work the generalized log-gama model is modified for possibility that long-term survivors are present in the data . The models attempt to estimate separately the effects of covariates on the accelaration/decelaration of the timing of a given event and surviving fraction; that is, the proportion of the population for which the event never occurs. The logistic function is used for the regression model of the surviving fraction. Inference for the model parameters is considered via maximum likelihood. Some influence methods, such as the local influence, total local influence of an individual are derived, analyzed and discussed. Finally, a data set from the medical area is analyzed under log-gama generalized mixture model. A residual analysis is performed in order to select an appropriate model.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPOrtega, Edwin Moises MarcosRizzato, Fernanda Bührer2007-02-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-19032007-152443/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:09:50Zoai:teses.usp.br:tde-19032007-152443Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:09:50Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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Neste trabalho considera-se uma reparametrização no modelo log-gama generalizado para a inclusão de dados com sobreviventes de longa duração. Os modelos tentam estimar separadamente os efeitos das covariáveis na aceleração ou desaceleração no tempo e na fração de sobreviventes que é a proporção da população para o qual o evento não ocorre. A função logística é usada para o modelo de regressão com fração de cura. Os parâmetros do modelo, serão estimados através do método de máxima verossimilhança. Alguns métodos de influência, como a influência local e a influência local total de um indivíduo, serão introduzidos, calculados, analisados e discutidos. Finalmente, um conjunto de dados médicos será analisado sob o modelo log-gama generalizado com fração de cura. Uma análise de resíduos será executada para verificar a qualidade de ajuste do modelo. |
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