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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.11.2007.tde-19032007-152443
Document
Author
Full name
Fernanda Bührer Rizzato
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2006
Supervisor
Committee
Ortega, Edwin Moises Marcos (President)
Demetrio, Clarice Garcia Borges
Paula, Gilberto Alvarenga
Title in Portuguese
Modelos de regressão log-gama generalizado com fração de cura
Keywords in Portuguese
Análise de regressão e de correlação
Análise de sobrevivência
Dados censurados
Verossimilhança
Abstract in Portuguese
Neste trabalho considera-se uma reparametrização no modelo log-gama generalizado para a inclusão de dados com sobreviventes de longa duração. Os modelos tentam estimar separadamente os efeitos das covariáveis na aceleração ou desaceleração no tempo e na fração de sobreviventes que é a proporção da população para o qual o evento não ocorre. A função logística é usada para o modelo de regressão com fração de cura. Os parâmetros do modelo, serão estimados através do método de máxima verossimilhança. Alguns métodos de influência, como a influência local e a influência local total de um indivíduo, serão introduzidos, calculados, analisados e discutidos. Finalmente, um conjunto de dados médicos será analisado sob o modelo log-gama generalizado com fração de cura. Uma análise de resíduos será executada para verificar a qualidade de ajuste do modelo.
Title in English
The generalized log-gama mixture model with covariates
Keywords in English
Censored date
Likelihood
Regression and correlation analysis
Survival analysis
Abstract in English
In this work the generalized log-gama model is modified for possibility that long-term survivors are present in the data . The models attempt to estimate separately the effects of covariates on the accelaration/decelaration of the timing of a given event and surviving fraction; that is, the proportion of the population for which the event never occurs. The logistic function is used for the regression model of the surviving fraction. Inference for the model parameters is considered via maximum likelihood. Some influence methods, such as the local influence, total local influence of an individual are derived, analyzed and discussed. Finally, a data set from the medical area is analyzed under log-gama generalized mixture model. A residual analysis is performed in order to select an appropriate model.
 
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FernandaRizzato.pdf (568.48 Kbytes)
Publishing Date
2007-03-24
 
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