Inferência bayesiana em modelos discretos com fração de cura

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Autor(es): dc.contributorNakano, Eduardo Yoshio-
Autor(es): dc.creatorFernandes, Luísa Martins-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-10-14T18:29:50Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-10-14T18:29:50Z-
Data de envio: dc.date.issued2014-02-11-
Data de envio: dc.date.issued2014-02-11-
Data de envio: dc.date.issued2014-02-11-
Data de envio: dc.date.issued2013-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.unb.br/handle/10482/15136-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/633101-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, Programa de Mestrado em Estatística, 2013.-
Descrição: dc.descriptionEste trabalho apresenta inferências do modelo Weibull discreto para dados de sobrevivência com fração de cura. As inferências foram realizadas dentro de um cenário bayesiano fazendo-se o uso das técnicas de MCMC (Markov Chain Monte Carlo). São apresentadas estimativas pontuais dos parâmetros do modelo e seus respectivos intervalos de credibilidade HPD (Highest Posterior Density), assim como um teste de significância genuinamente bayesiano – FBST (Full Bayesian Significance Test) como uma forma de seleção de modelos. A metodologia apresentada foi aplicada em dados simulados e ilustrada por dois problemas práticos: o primeiro sobre o tempo até a rehospitalização de pacientes com esquizofrenia, e o segundo sobre o tempo até a morte de homens com AIDS. O FBST se mostrou um procedimento simples e útil para seleção de modelos, motivando assim uma abordagem bayesiana na modelagem de dados discretos de sobrevivência. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT-
Descrição: dc.descriptionThis work presents inferences of the discrete Weibull model for survival data with cure rate. The inferences were conducted within a Bayesian context, using the MCMC (Markov Chain Monte Carlo) techniques. Point estimates of model’s parameters and their respective HPD (Highest Posterior Density) credible intervals are presented, as well as a Full Bayesian Significance Test (FBST) as a way to model selection. The methodology presented was applied on simulated data and illustrated by two practical problems: the time until re-hospitalization of patients with schizophrenia and the time until death of men with AIDS. The FBST proved being a simple and useful procedure for model selection, thus motivating a Bayesian approach in the modeling of discrete survival data.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.-
Palavras-chave: dc.subjectTeoria bayesiana de decisão estatística-
Palavras-chave: dc.subjectProcessos de Markov-
Palavras-chave: dc.subjectMonte Carlo, Método de-
Palavras-chave: dc.subjectEstatísticas médicas-
Título: dc.titleInferência bayesiana em modelos discretos com fração de cura-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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