• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.1999.tde-20210729-024236
Documento
Autor
Nome completo
Ângela Tavares Paes
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 1999
Orientador
Título em português
Modelos semiparamétricos para eventos recorrentes
Palavras-chave em português
Processos Estocásticos
Resumo em português
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 em inglês
not available
Resumo em inglês
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
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
PaesAngelaTavares.pdf (8.88 Mbytes)
Data de Publicação
2021-07-29
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2024. Todos os direitos reservados.