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Modelagem de dados de eventos recorrentes via processo de Poisson com termo de fragilidade (2003)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: TOMAZELLA, VERA LUCIA DAMASCENO - ICMC
  • USP Schools: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCE
  • Subjects: MODELAGEM DE DADOS; PROCESSOS DE POISSON; INFERÊNCIA BAYESIANA
  • Language: Português
  • Abstract: Nesta tese é analisado situações onde eventos de interesse podem ocorrer mais que uma vez para o mesmo indivíduo. Embora os estudos nessa área tenham recebido considerável atenção nos últimos anos, as técnicas que podem ser aplicadas a esses casos especiais ainda são pouco exploradas. Além disso, em problemas desse tipo, é razoável supor que existe dependência entre as observações. Uma das formas de incorporá-la é introduzir um efeito aleatório na modelagem da função de risco, dando origem aos modelos de fragilidade. Esses modelos, em análise de sobrevivência, visam descrever a heterogeneidade não observada entre as unidades em estudo. Os modelos estatísticos apresentados neste texto são fundamentalmente modelos de sobrevivência baseados em processos de contagem, onde é representado o problema como um processo de Poisson homogêneo e não-homogêneo com um termo de fragilidade, para o qual um indivíduo com um dado vetor de covariável x é acometido pela ocorrência de eventos repetidos. Esses modelos estão divididos em duas classes: modelos de fragilidade multiplicativos e aditivos; ambos visam responder às diferentes formas de avaliar a influência da heterogeneidade entre as unidades na função de intensidade dos processos de contagem. Até agora, a maioria dos estudos tem usado a distribuição gama para o termo de fragilidade, a qual é matematicamente conveniente. Este trabalho mostra que a distribuição gaussiana inversa tem propriedade igualmente simples à distribuiçãogama. Consequências das distribuições são examinadas, visando mostrar que a escolha da distribuição de fragilidade é importante. O objetivo deste trabalho é propor alguns métodos estatísticos para a análise de eventos recorrentes e verificar o efeito da introdução do termo aleatório no modelo por meio do estudo do custo, da estimação dos outros parâmetros de interesse. Também um estudo de simulação bootstrap é apresentado para fazer interferências dos parâmetros de interesse. Além disso, uma abordagem Bayesiana é proposta para os modelos de fragilidade multiplicativos e aditivos. Métodos de simulação são utilizados para avaliar as quantidades de interesse a posteriori. Por fim para ilustrar a metodologia, considera-se um conjunto de dados reais sobre um estudo dos resultados experimentais de animais cancerígenos
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 28.07.2003
  • Acesso online ao documento

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    How to cite
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    • ABNT

      TOMAZELLA, Vera Lúcia Damasceno; ANDRADE FILHO, Marinho Gomes. Modelagem de dados de eventos recorrentes via processo de Poisson com termo de fragilidade. 2003.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2003. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22102003-174212/ >.
    • APA

      Tomazella, V. L. D., & Andrade Filho, M. G. (2003). Modelagem de dados de eventos recorrentes via processo de Poisson com termo de fragilidade. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22102003-174212/
    • NLM

      Tomazella VLD, Andrade Filho MG. Modelagem de dados de eventos recorrentes via processo de Poisson com termo de fragilidade [Internet]. 2003 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22102003-174212/
    • Vancouver

      Tomazella VLD, Andrade Filho MG. Modelagem de dados de eventos recorrentes via processo de Poisson com termo de fragilidade [Internet]. 2003 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22102003-174212/

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