Modelagem de dados de sobrevivência com eventos recorrentes via fragilidade discreta

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dc.contributorLouzada Neto, Francisco
dc.contributorhttps://lattes.cnpq.br/0994050156415890
dc.contributorCancho, Vicente Garibay
dc.contributorhttps://lattes.cnpq.br/3503233632044163
dc.contributorhttps://lattes.cnpq.br/6315003942994414
dc.creatorMacera, Márcia Aparecida Centanin
dc.date2016-09-28T18:26:37Z
dc.date2016-09-28T18:26:37Z
dc.date2015-09-02
dc.date.accessioned2026-10-02T20:59:00Z
dc.descriptionIn 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.
dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.descriptionNeste 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.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierMACERA, Márcia Aparecida Centanin. Modelagem de dados de sobrevivência com eventos recorrentes via fragilidade discreta. 2015. Tese (Doutorado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2015. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/7574.
dc.identifierhttps://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/7574
dc.identifier.urihttps://agenda.sc.usp.br/handle/123456789/41011
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlos
dc.publisherUFSCar
dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs
dc.publisherCampus São Carlos
dc.rightsAcesso aberto
dc.subjectAnálise de sobrevivência
dc.subjectEventos recorrentes
dc.subjectProcesso de Poisson
dc.subjectFragilidade discreta
dc.subjectMáxima verossimilhança
dc.subjectSurvival analysis
dc.subjectRecurrent events
dc.subjectPoisson process
dc.subjectMaximum likelihood
dc.subjectDiscrete frailty
dc.subjectCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::FUNDAMENTOS DA ESTATISTICA
dc.titleModelagem de dados de sobrevivência com eventos recorrentes via fragilidade discreta
dc.typeTese

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