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dc.contributor.authorMacera, Márcia Aparecida Centanin
dc.date.accessioned2016-09-28T18:26:37Z
dc.date.available2016-09-28T18:26:37Z
dc.date.issued2015-09-02
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/7574
dc.description.abstractIn 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.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)por
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rights.uriAcesso abertopor
dc.subjectAnálise de sobrevivênciapor
dc.subjectEventos recorrentespor
dc.subjectProcesso de Poissonpor
dc.subjectFragilidade discretapor
dc.subjectMáxima verossimilhançapor
dc.subjectSurvival analysiseng
dc.subjectRecurrent eventseng
dc.subjectPoisson processeng
dc.subjectMaximum likelihoodeng
dc.subjectDiscrete frailtyeng
dc.titleModelagem de dados de sobrevivência com eventos recorrentes via fragilidade discretapor
dc.typeTesepor
dc.contributor.advisor1Louzada Neto, Francisco
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0994050156415890por
dc.contributor.advisor-co1Cancho, Vicente Garibay
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3503233632044163por
dc.description.resumoNeste 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.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística - PPGEspor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::FUNDAMENTOS DA ESTATISTICApor
dc.ufscar.embargoOnlinepor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/6315003942994414por


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