Modelagem de dados de sobrevivência com eventos recorrentes via fragilidade discreta
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Universidade Federal de São Carlos
UFSCar
Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs
Campus São Carlos
UFSCar
Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs
Campus São Carlos
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Abstract
Description
In this thesis it is proposed alternative methodologies and extensions on
models for recurrent event data. Speci cally, we propose a model in which
the distribution of the gap time is easily derived from the marginal rate
function providing more direct practical interpretation besides to consider
the relation between successive gap times for each individual. Another model
that extends the frailty models for recurrent event data to allow a Bernoulli,
Geometric, Poisson, Discrete Weibull, Negative Binomial or other discrete
distribution of the frailty variable has also been proposed. The parameter
estimation procedure for both models was conducted considering maximum
likelihood methods. Simulation studies were performed in order to examine
some frequentist properties of the estimation method and evaluate the maximum
likelihood estimates quality. Real data applications demonstrated the
use of the proposed models. Overall, the proposed models were suitable for
analyzing recurrent event data.
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Neste trabalho propomos metodologias alternativas e extensões em modelos para dados de eventos recorrentes. Especificamente, propomos um modelo em que a distribuição condicional do tempo entre sucessivas ocorrências de um evento recorrente e derivada facilmente da função de taxa marginal, proporcionando interpretações praticas mais diretas, além de considerar a relação entre as sucessivas ocorrências para cada indivíduo. O outro modelo, que estende os modelos de fragilidade para dados de eventos recorrentes permitindo o uso de distribuições como Bernoulli, Geométrica, Poisson, Weibull Discreta, Binomial Negativa ou outra distribuição discreta para a variável de fragilidade, também foi proposto. O procedimento de estimação dos parâmetros para ambos modelos foi realizado considerando-se o método de máxima verossimilhança. Estudos de simulação foram realizados com o objetivo de analisar algumas propriedades frequentistas do método de estimação e avaliar a qualidade das estimativas de máxima verossimilhança. Aplicações a conjuntos de dados reais mostraram a aplicabilidade dos modelos propostos. De modo geral, os modelos propostos mostraram-se adequados para a modelagem de dados de eventos recorrentes.
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Neste trabalho propomos metodologias alternativas e extensões em modelos para dados de eventos recorrentes. Especificamente, propomos um modelo em que a distribuição condicional do tempo entre sucessivas ocorrências de um evento recorrente e derivada facilmente da função de taxa marginal, proporcionando interpretações praticas mais diretas, além de considerar a relação entre as sucessivas ocorrências para cada indivíduo. O outro modelo, que estende os modelos de fragilidade para dados de eventos recorrentes permitindo o uso de distribuições como Bernoulli, Geométrica, Poisson, Weibull Discreta, Binomial Negativa ou outra distribuição discreta para a variável de fragilidade, também foi proposto. O procedimento de estimação dos parâmetros para ambos modelos foi realizado considerando-se o método de máxima verossimilhança. Estudos de simulação foram realizados com o objetivo de analisar algumas propriedades frequentistas do método de estimação e avaliar a qualidade das estimativas de máxima verossimilhança. Aplicações a conjuntos de dados reais mostraram a aplicabilidade dos modelos propostos. De modo geral, os modelos propostos mostraram-se adequados para a modelagem de dados de eventos recorrentes.
Keywords
Análise de sobrevivência , Eventos recorrentes , Processo de Poisson , Fragilidade discreta , Máxima verossimilhança , Survival analysis , Recurrent events , Poisson process , Maximum likelihood , Discrete frailty , CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::FUNDAMENTOS DA ESTATISTICA
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