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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2014.tde-24062014-202301
Documento
Autor
Nome completo
Diego Ignacio Gallardo Mateluna
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2014
Orientador
Banca examinadora
Bolfarine, Heleno (Presidente)
Andrade Filho, Mário de Castro
Labra, Filidor Edilfonso Vilca
Lima, Antonio Carlos Pedroso de
Louzada Neto, Francisco
Título em português
Extensões em modelos de sobrevivência com fração de cura e efeitos aleatórios
Palavras-chave em português
modelo de tempos de promoção
modelos destrutivos
modelos mistos
processos Dirichlet
Resumo em português
Neste trabalho são apresentadas algumas extensões de modelos de sobrevivência com fração de cura, assumindo o contexto em que as observações estão agrupadas. Dois efeitos aleatórios são incorporados para cada grupo: um para explicar o efeito no tempo de sobrevida das observações suscetíveis e outro para explicar a probabilidade de cura. Apresenta-se uma abordagem clássica através dos estimadores REML e uma abordagem bayesiana através do uso de processos de Dirichlet. Discute-se alguns estudos de simulação em que avalia-se o desempenho dos estimadores propostos, além de comparar as duas abordagens. Finalmente, ilustram-se os resultados com dados reais.
Título em inglês
Extensions in survival models with cure rate and random effects
Palavras-chave em inglês
destructive models
Dirichlet process
promotion time cure rate model
random effect models
Resumo em inglês
In this work some extensions in survival models with cure fraction are presented, assuming the context in which the observations are grouped into clusters. Two random effects are incorporated for each group: one to explain the effect on survival time of susceptible observations and another to explain the probability of cure. A classical approach through the REML estimators is presented as well as a bayesian approach through Dirichlet Process. Besides comparing both approaches, some simulation studies which evaluates the performance of the proposed estimators are discussed. Finally, the results are illustrated with a real database.
 
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principal.pdf (3.44 Mbytes)
Data de Publicação
2014-08-06
 
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