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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.1999.tde-20210729-024236
Documento
Autor
Nombre completo
Ângela Tavares Paes
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 1999
Director
Título en portugués
Modelos semiparamétricos para eventos recorrentes
Palabras clave en portugués
Processos Estocásticos
Resumen en portugués
A maioria dos estudos que envolvem Análise de Sobrevivência considera o tempo até a ocorrência de um único evento. Neste trabalho, analisamos situações onde o evento de interesse pode ocorrer mais de uma vez para o mesmo indivíduo. Embora osestudos nessa área tenham recebido considerável atenção nos últimos anos, as técnicas que já existem e que podem ser aplicadas a esses casos especiais ainda são pouco difundidas. O objetivo desta dissertação é descrever alguns métodosestatísticos para análise de eventos recorrentes e discutir suas aplicações. Utilizando a abordagem de processos de contagem multivariados, representamos o problema como um processo de Markov, em que os indivíduos são associados a diferentesestados ao longo do tempo. Esta metodologia consiste em estimar matrizes cujos elementos correspondem às probabilidades de transição entre os estados. Descrevemos métodos de estimação não paramétricos e três modelos semiparamétricos propostos naliteratura, baseados no modelo de riscos proporcionais de Cox. Os métodos são ilustrados através de um exemplo baseado em dados reais
Título en inglés
not available
Resumen en inglés
Many studies in life history analysis take into account the time until the occurrence of a terminal event. In this work, we analyse situations where the event of interest is non-fatal and subjects may experience it several times. Although thestatistical methods for such purposes have been improved in the last years, the techniques that can be applied in this special cases are not widely disseminated. The objective of this dissertation is to describe some methodologies for theanalysis of recurrent events and discuss their applications. Under a multivariate counting processes approach, the problem is represented as Markov processes where the subjects are associated to different states during a follow-up period. Thework is concerned with estimating matrices, the elements of which are the transition probabilities between states. We describe nonparametric and semiparametric methods based on the Cox proportional hazards regression model. We compare threemodels proposed in literature and apply them to a practical example
 
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PaesAngelaTavares.pdf (8.88 Mbytes)
Fecha de Publicación
2021-07-29
 
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