Um novo modelo de sobrevivência Bell-Inversa Gaussiana com fração de cura

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Carregari, Renata Cristina
• Orientador(a): Suzuki, Adriano Kamimura
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos; Câmpus São Carlos
• Programa de Pós-Graduação: Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
• Palavras-chave em Português: Análise de sobrevivência; Distribuição bell; Distribuição Inversa Gaussiana; Esquema de ativação latente; Modelo de sobrevivência com fração de cura
• Palavras-chave em Inglês: Bell distribution; Cure rate survival model; Inverse Gaussian distribution; Latentactivation schemes; Survival analysis
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
• Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/14306

In this work we propose a new survival model called the Bell-Inverse Gaussian cure rate. We consider different activation schemes in which the number of factors $M$ has the Bell distribution and the time of occurrence of an event follows the Inverse Gaussian model. The parameters are estimated by the classical and Bayesian methods. In a simulation study, we investigate the mean estimates, biases, mean squared errors and coverage probabilities in different activation schemes. In order to detect possible influential or extreme observations that can cause distortions on the results of the analysis we use the Bayesian method of influence analysis of case deletion based on $\psi$-divergence. Finally, we show the applicability of the proposed model to a real dataset.