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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.11.2009.tde-10022009-093638
Documento
Autor
Nombre completo
Elizabeth Mie Hashimoto
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Piracicaba, 2008
Director
Tribunal
Ortega, Edwin Moises Marcos (Presidente)
Demetrio, Clarice Garcia Borges
Paula, Gilberto Alvarenga
Título en portugués
Modelo de regressão para dados com censura intervalar e dados de sobrevivência grupados
Palabras clave en portugués
Análise de regressão e correlação
Análise de sobrevivência
Boostrap Jackkinife re-amostragem
Dados censurados
Distribuições (Probabilidade)
Verosimilhança.
Resumen en portugués
Neste trabalho foi proposto um modelo de regressão para dados com censura intervalar utilizando a distribuição Weibull-exponenciada, que possui como característica principal a função de taxa de falha que assume diferentes formas (unimodal, forma de banheira, crescente e decrescente). O atrativo desse modelo de regressão é a sua utilização para discriminar modelos, uma vez que o mesmo possui como casos particulares os modelos de regressão Exponencial, Weibull, Exponencial-exponenciada, entre outros. Também foi estudado um modelo de regressão para dados de sobrevivência grupados na qual a abordagem é fundamentada em modelos de tempo discreto e em tabelas de vida. A estrutura de regressão representada por uma probabilidade é modelada adotando-se diferentes funções de ligação, tais como, logito, complemento log-log, log-log e probito. Em ambas as pesquisas, métodos de validação dos modelos estatísticos propostos são descritos e fundamentados na análise de sensibilidade. Para detectar observações influentes nos modelos propostos, foram utilizadas medidas de diagnóstico baseadas na deleção de casos, denominadas de influência global e medidas baseadas em pequenas perturbações nos dados ou no modelo proposto, denominada de influência local. Para verificar a qualidade de ajuste do modelo e detectar pontos discrepantes foi realizada uma análise de resíduos nos modelos propostos. Os resultados desenvolvidos foram aplicados a dois conjuntos de dados reais.
Título en inglés
Regression model for interval-censored data and grouped survival data
Palabras clave en inglés
Censored data
Correlation and regression analysis
Distribution (Probability)
Likelihood.
Resampling Bootstrap Jackknife
Survival analysis
Resumen en inglés
In this study, a regression model for interval-censored data were developed, using the Exponentiated- Weibull distribution, that has as main characteristic the hazard function which assumes different forms (unimodal, bathtub shape, increase, decrease). A good feature of that regression model is their use to discriminate models, that have as particular cases, the models of regression: Exponential, Weibull, Exponential-exponentiated, amongst others. Also a regression model were studied for grouped survival data in which the approach is based in models of discrete time and in life tables, the regression structure represented by a probability is modeled through the use of different link function, logit, complementary log-log, log-log or probit. In both studies, validation methods for the statistical models studied are described and based on the sensitivity analysis. To find influential observations in the studied models, diagnostic measures were used based on case deletion, denominated as global influence and measures based on small perturbations on the data or in the studied model, denominated as local influence. To verify the goodness of fitting of the model and to detect outliers it was performed residual analysis for the proposed models. The developed results were applied to two real data sets.
 
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Fecha de Publicación
2009-03-02
 
ADVERTENCIA: El material descrito abajo se refiere a los trabajos derivados de esta tesis o disertación. El contenido de estos documentos es responsabilidad del autor de la tesis o disertación.
  • HASHIMOTO, Elizabeth Mie, et al. The log-exponentiated Weibull regression model for interval-censored data. Computational Statistics & Data Analysis, 2010, vol. 54, n. 4, p. 1017-1035.
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