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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.45.2009.tde-28072009-214959
Documento
Autor
Nombre completo
Jony Arrais Pinto Junior
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2009
Director
Tribunal
Lima, Antonio Carlos Pedroso de (Presidente)
Bolfarine, Heleno
Ortega, Edwin Moises Marcos
Título en portugués
Seleção de covariáveis para modelos de sobrevivência via verossimilhança penalizada
Palabras clave en portugués
funções de penalidade
Seleção de variáveis
verossimilhança penalizada
Resumen en portugués
A seleção de variáveis é uma importante fase para a construção de um modelo parcimonioso. Entretanto, as técnicas mais populares de seleção de variáveis, como, por exemplo, a seleção do melhor subconjunto de variáveis e o método stepwise, ignoram erros estocásticos inerentes à fase de seleção das variáveis. Neste trabalho, foram estudados procedimentos alternativos aos métodos mais populares para o modelo de riscos proporcionais de Cox e o modelo de Cox com fragilidade gama. Os métodos alternativos são baseados em verossimilhançaa penalizada e diferem dos métodos usuais de seleção de variáveis, pois têm como objetivo excluir do modelo variáveis não significantes estimando seus coeficientes como zero. O estimador resultante possui propriedades desejáveis com escolhas apropriadas de funções de penalidade e do parâmetro de suavização. A avaliação desses métodos foi realizada por meio de simulação e uma aplicação a um conjunto de dados reais foi considerada.
Título en inglés
Variable selection for survival models based on penalized likelihood
Palabras clave en inglés
penalized likelihood
penalty functions
variable selection
Resumen en inglés
Variable selection is an important step when setting a parsimonious model. However, the most popular variable selection techniques, such as the best subset variable selection and the stepwise method, do not take into account inherent stochastic errors in the variable selection step. This work presents a study of alternative procedures to more popular methods for the Cox proportional hazards model and the frailty model. The alternative methods are based on penalized likelihood and differ from the usual variable selection methods, since their objective is to exclude from the model non significant variables, estimating their coefficient as zero. The resulting estimator has nice properties with appropriate choices of penalty functions and the tuning parameter. The assessment of these methods was studied through simulations, and an application to a real data set was considered.
 
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dissertacao.pdf (1.35 Mbytes)
Fecha de Publicación
2009-09-02
 
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