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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Nakano, Eduardo Yoshio | - |
| Autor(es): dc.creator | Franque, Tiago Chandiona Ernesto | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-03-17T23:13:22Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-03-17T23:13:22Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-08-30 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/51818 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/922782 | - |
| Descrição: dc.description | Um dos modelos de regressão mais populares na análise de dados de sobrevivência é o modelo de riscos proporcionais de Cox, cuja principal característica é considerar que as covariáveis atuem multiplicativamente na função de risco. No entanto, essa característica não pode ser satisfeita quando os tempos de sobrevivência são discretos, devido ao fato da função de risco ser limitada no intervalo (0,1). Neste contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento do modelo log de sobrevivências proporcionais para dados de sobrevivência discretos. Inferências dos parâmetros do modelo foram formuladas considerando dados com censura à direita e a distribuição Weibull discreta como distribuição basal dos dados. Estudos de simulação foram realizados para verificar as propriedades assintóticas dos estimadores. Ademais, procedimentos para a verificação da suposição de proporcionalidade do logaritmo da função de sobrevivência foram propostos e o modelo foi ilustrado por meio de um conjunto de dados sobre o tempo de sobrevivência de pacientes com leucemia. | - |
| Descrição: dc.description | One of the most popular regression models in survival data analysis is the Cox proportional hazards model, which considers that the covariates act multiplicatively on the risk function. However, this characteristic cannot be satisfied when survival times are discrete, due to the fact that the hazard function is limited in the interval (0,1). In this context, this work presents the development of the proportional log survival model for discrete time-to-event data. Inferences of the models parameters were formulated considering the presence of right censoring and the discrete Weibull baseline distribution. Simulation studies were carried out to check the asymptotic properties of the estimators. In addition, procedures for checking the proportional log survival assumption were proposed, and the proposed model was illustrated using a dataset on the survival time of patients with leukemia. | - |
| Descrição: dc.description | Instituto de Ciências Exatas (IE) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Estatística (IE EST) | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Estatística | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Direitos: dc.rights | A 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.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, 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.subject | Análise de sobrevivência | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelo de regressão | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Distribuição discreta | - |
| Título: dc.title | Modelo de regressão log de sobrevivências proporcionais para dados discretos com presença de censura | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB | |
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