Inferência bayesiana e clássica para extensões da distribuição Exponencial Geométrica com aplicações em análise de sobrevivência sob dados covariados e aleatoriamente censurados

Autor: Gianfelice, Paulo Roberto de Lima [UNESP]
Přispěvatelé: Universidade Estadual Paulista (Unesp), Moala, Fernando Antonio [UNESP]
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional da UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
Popis: Submitted by Paulo Roberto de Lima Gianfelice (paulo.gianfelice@unesp.br) on 2020-06-16T19:33:41Z No. of bitstreams: 1 gianfelice_prl_me_prud.pdf: 8537024 bytes, checksum: 349e80e8e44c3b4f647070e259420e93 (MD5) Rejected by ALESSANDRA KUBA OSHIRO ASSUNÇÃO (alessandra@fct.unesp.br), reason: Solicitamos que realize correções na submissão seguindo as orientações abaixo: - Nos agradecimentos, de acordo com a portaria nº 206, de 04/09/2018, deverá constar, exatamente como está, a seguinte frase: This study was financed in part by the Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Finance Code 001 Qualquer dúvida entrar em contato pelo e-mail bibaqu.fct@unesp.br Agradecemos a compreensão on 2020-06-17T12:34:37Z (GMT) Submitted by Paulo Roberto de Lima Gianfelice (paulo.gianfelice@unesp.br) on 2020-07-06T21:10:14Z No. of bitstreams: 1 gianfelice_prl_me_prud.pdf: 8537024 bytes, checksum: 349e80e8e44c3b4f647070e259420e93 (MD5) Rejected by Claudia Adriana Spindola null (claudia@fct.unesp.br), reason: Solicitamos que realize correções na submissão seguindo as orientações abaixo: - Acrescentar a seguinte expressão do financiador nos Agradecimentos (Acknowledgements): - "This study was financed in part by the Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Finance Code 001" Agradecemos a compreensão. on 2020-07-07T15:53:19Z (GMT) Submitted by Paulo Roberto de Lima Gianfelice (paulo.gianfelice@unesp.br) on 2020-07-07T22:00:28Z No. of bitstreams: 1 gianfelice_prl_me_prud.pdf: 8537150 bytes, checksum: 7f17bdcadcf4de1627960570bebad2d1 (MD5) Approved for entry into archive by Claudia Adriana Spindola null (claudia@fct.unesp.br) on 2020-07-08T13:24:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gianfelice_prl_me_prud_par.pdf: 3392099 bytes, checksum: b2c3a6c8948cad7973bc8a27432a50df (MD5) Made available in DSpace on 2020-07-08T13:24:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gianfelice_prl_me_prud_par.pdf: 3392099 bytes, checksum: b2c3a6c8948cad7973bc8a27432a50df (MD5) Previous issue date: 2020-02-26 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Este trabalho apresenta um estudo de modelagem probabilística, com aplicações à análise de sobrevivência, fundamentado em um modelo probabilístico denominado Exponencial Geométrico (EG), que oferece uma grande exibilidade para a estimação estatística de seus parâmetros com base em amostras de dados de tempo de vida completos e censurados. Neste estudo são explorados os conceitos de estimadores e dados de tempo de vida sob censuras aleatórias em dois casos de extensões do modelo EG: o Exponencial Geom étrico Estendido (EEG) e o Exponencial Geométrico Extremo Generalizado (GE2). O trabalho ainda considera, exclusivamente para o modelo EEG, a abordagem de presença de covariáveis indexadas no parâmetro de taxa como uma segunda fonte de variação para acrescentar ainda mais exibilidade para o modelo, bem como, exclusivamente para o modelo GE2, uma análise de convergência até então ignorada, é proposta para seus momentos. A abordagem da inferência estatística é realizada para essas extensões no intuito de expor (no contexto clássico) seus estimadores de máxima verossimilhança e intervalos de con ança assintóticos, e (no contexto bayesiano) suas distribuições à priori e posteriori, ambos os casos para estimar seus parâmetros sob as censuras aleatórias, e covariáveis no caso do EEG. Neste trabalho os estimadores bayesianos são desenvolvidos com os pressupostos de que as prioris são vagas, seguem uma distribuição Gama e são independentes entre os parâmetros desconhecidos. Os resultados deste trabalho são resguardados de um estudo detalhado de simulação estatística aplicado para comparar os procedimentos de estimação abordados sob o pretexto de avaliar estes estimadores com base na probabilidade de 95% de cobertura, erro quadrático médio, vício médio e a amplitude intervalar média. Ao nal da abordagem de cada extensão é apresentada ainda uma aplicação com dados reais para destacar o alcance e as particularidades do modelo estendido abordado. This work presents a study of probabilistic modeling, with applications to survival analysis, based on a probabilistic model called Exponential Geometric (EG), which o ers great exibility for the statistical estimation of its parameters based on samples of life time data complete and censored. In this study, the concepts of estimators and lifetime data are explored under random censorship in two cases of extensions of the EG model: the Extended Geometric Exponential (EEG) and the Generalized Extreme Geometric Exponential (GE2). The work still considers, exclusively for the EEG model, the approach of the presence of covariates indexed in the rate parameter as a second source of variation to add even more exibility to the model, as well as, exclusively for the GE2 model, a analysis of the convergence, hitherto ignored, it is proposed for its moments. The statistical inference approach is performed for these extensions in order to expose (in the classical context) their maximum likelihood estimators and asymptotic con dence intervals, and (in the bayesian context) their a priori and a posteriori distributions, both cases to estimate their parameters under random censorship, and covariates in the case of EEG. In this work, bayesian estimators are developed with the assumptions that the prioris are vague, follow a Gamma distribution and are independent between the unknown parameters. The results of this work are regarded from a detailed study of statistical simulation applied to compare the estimation procedures approached under the pretext of evaluating these estimators based on the 95% coverage probability, mean square error, mean bias and the mean interval amplitude. At the end of each extension's approach, an application with real data is also presented to highlight the reach and particularities of the extended model addressed. CAPES: 88882.441640/2019-01
Databáze: OpenAIRE
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