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dc.contributor.authorRocha, Ricardo Ferreira da
dc.date.accessioned2016-10-10T17:37:59Z
dc.date.available2016-10-10T17:37:59Z
dc.date.issued2016-04-01
dc.identifier.citationROCHA, Ricardo Ferreira da. Defective models for cure rate modeling. 2016. Tese (Doutorado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2016. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/7751.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/7751
dc.description.abstractModeling of a cure fraction, also known as long-term survivors, is a part of survival analysis. It studies cases where supposedly there are observations not susceptible to the event of interest. Such cases require special theoretical treatment, in a way that the modeling assumes the existence of such observations. We need to use some strategy to make the survival function converge to a value p 2 (0; 1), representing the cure rate. A way to model cure rates is to use defective distributions. These distributions are characterized by having probability density functions which integrate to values less than one when the domain of some of their parameters is di erent from that usually de ned. There is not so much literature about these distributions. There are at least two distributions in the literature that can be used for defective modeling: the Gompertz and inverse Gaussian distribution. The defective models have the advantage of not need the assumption of the presence of immune individuals in the data set. In order to use the defective distributions theory in a competitive way, we need a larger variety of these distributions. Therefore, the main objective of this work is to increase the number of defective distributions that can be used in the cure rate modeling. We investigate how to extend baseline models using some family of distributions. In addition, we derive a property of the Marshall-Olkin family of distributions that allows one to generate new defective models.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)por
dc.language.isoengpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rights.uriAcesso abertopor
dc.subjectCure fractioneng
dc.subjectDefective modelseng
dc.subjectInverse Gaussian distributioneng
dc.subjectGompertz distributioneng
dc.subjectKumaraswamy familyeng
dc.subjectFração de curapor
dc.subjectAnálise de sobrevivênciapor
dc.subjectDistribuição Gompertzpor
dc.subjectDistribuição inversa Gaussianapor
dc.subjectModelos de longa duraçãopor
dc.subjectModelos defeituosospor
dc.titleDefective models for cure rate modelingeng
dc.typeTesepor
dc.contributor.advisor1Tomazella, Vera Lucia Damasceno
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/88705569783170000por
dc.description.resumoA modelagem da fração de cura e uma parte importante da an álise de sobrevivência. Essa área estuda os casos em que, supostamente, existem observa ções não suscetíveis ao evento de interesse. Tais casos requerem um tratamento teórico especial, de forma que a modelagem pressuponha a existência de tais observações. E necessário usar alguma estratégia para tornar a função de sobrevivência convergente para um valor p 2 (0; 1), que represente a taxa de cura. Uma forma de modelar tais frações e por meio de distribui ções defeituosas. Essas distribuições são caracterizadas por possuirem funções de densidade de probabilidade que integram em valores inferiores a um quando o domínio de alguns dos seus parâmetros e diferente daquele em que e usualmente definido. Existem, pelo menos, duas distribuições defeituosas na literatura: a Gompertz e a inversa Gaussiana. Os modelos defeituosos têm a vantagem de não precisar pressupor a presença de indivíduos imunes no conjunto de dados. Para utilizar a teoria de d istribuições defeituosas de forma competitiva e necessário uma maior variedade dessas distribuições. Portanto, o principal objetivo deste trabalho e aumentar o n úmero de distribuições defeituosas que podem ser utilizadas na modelagem de frações de curas. Nós investigamos como estender os modelos defeituosos básicos utilizando certas famílias de distribuições. Além disso, derivamos uma propriedade da famí lia Marshall-Olkin de distribuições que permite gerar uma nova classe de modelos defeituosos.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística - PPGEspor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRApor
dc.ufscar.embargoOnlinepor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/0676420269735630por


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