Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Yamachi, Cíntia Yurie
Orientador(a): Louzada Neto, Francisco lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Palavras-chave em Português:
Estatística
Distribuição geométrica exponencial
Análise de sobrevivência
Risco competitivo
Palavras-chave em Inglês:
Distribution
Exponential Geometric
Models
Sistem
Risk
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/4564
Resumo: In this dissertation we propose four models to model lifetime data. The fist family of distribution is called Exponentiated Complementary Exponential Geometric distribution (ECEG) and it is obtained by exponentiation of the cumulative distribution of the Complementary Exponential Geometric distribution (CEG) proposed by Louzada et al. (2011) to a new parameter α > 0. The second distribution is used to model lifetime when the population is not homogeneous about the risk of death and it has two subpopulation: one composed by individuals not susceptible by the event and other composed by individuals subjected to the risk. This model, called LECEG, has a long term parameter p related to the proportion of individuals out of risk. The third is the Exponentiated Exponential Geometric (EEG) that uses the same idea of the ECEG, and the fourth is the Exponentiated Complementary Exponential Geometric distribution under N systems (ECEGN) presented in a context of N independent working systems and the fails occurs when some of them fail.
id SCAR_17d84896aa38084fd003703b575ebcf8
oai_identifier_str oai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/4564
network_acronym_str SCAR
network_name_str Repositório Institucional da UFSCAR
repository_id_str
spelling Yamachi, Cíntia YurieLouzada Neto, Franciscohttp://lattes.cnpq.br/0994050156415890fc8b5567-bfff-409b-b49b-d822826203502016-06-02T20:06:07Z2013-03-122016-06-02T20:06:07Z2013-02-01YAMACHI, Cíntia Yurie. Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial. 2013. 104 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2013.https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/4564In this dissertation we propose four models to model lifetime data. The fist family of distribution is called Exponentiated Complementary Exponential Geometric distribution (ECEG) and it is obtained by exponentiation of the cumulative distribution of the Complementary Exponential Geometric distribution (CEG) proposed by Louzada et al. (2011) to a new parameter α > 0. The second distribution is used to model lifetime when the population is not homogeneous about the risk of death and it has two subpopulation: one composed by individuals not susceptible by the event and other composed by individuals subjected to the risk. This model, called LECEG, has a long term parameter p related to the proportion of individuals out of risk. The third is the Exponentiated Exponential Geometric (EEG) that uses the same idea of the ECEG, and the fourth is the Exponentiated Complementary Exponential Geometric distribution under N systems (ECEGN) presented in a context of N independent working systems and the fails occurs when some of them fail.Nesta dissertaç ão são propostos quatro modelos de distribuições de probabilidade para os tempos de vida de indivíduos em uma população. A primeira família de distribuições, a distribuiç ão Geométrica Exponencial Complementar Exponenciada (ECEG) e é obtida via exponenciação da distribuição acumulada da distribuição Geométrica Exponencial Complementar (CEG) proposta por Louzada et al. (2011) a um novo parâmetro α_ > 0. A segunda, é direcionada á modelagem de tempos de vida quando a população não é homogênea quanto ao risco de morte possuindo duas subpopulações: a de indivíduos não suscetíveis ao evento e a de indivíduos sob risco. Esta distribuição, distribuição Geométrica Exponencial Complementar Exponenciada na presença de longa duração (LECEG), possui o parâmetro p de longa duração que indica a proporção de indivíduos fora de risco. A terceira é a distribuição Exponencial Geométrica Exponenciada (EEG) que usa a mesma ideia de criação da ECEG, e a quarta a distribuição Exponencial Geométrica Complementar Exponenciada em N sistemas (ECEGN) que se apresenta num cenário com N sistemas funcionando independentemente e a falha ocorre quando algum sistema falhar.Financiadora de Estudos e Projetosapplication/pdfporUniversidade Federal de São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Estatística - PPGEsUFSCarBREstatísticaDistribuição geométrica exponencialAnálise de sobrevivênciaRisco competitivoDistributionExponential GeometricModelsSistemRiskCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICAModelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-1-1d0f3b31a-38c4-4c28-aa5b-837ad377108einfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINAL4907.pdfapplication/pdf977659https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/40423d21-4ef6-403b-bebe-80c5da8c659a/download00900e73e61e1ca614a2419c9ad45d8eMD51trueAnonymousREADTEXT4907.pdf.txt4907.pdf.txtExtracted texttext/plain0https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/db0b33af-6739-4d91-b07c-fac94b3b55e6/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54falseAnonymousREADTHUMBNAIL4907.pdf.jpg4907.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6437https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/67d9676d-6157-40d5-be4c-67785add0091/downloadbbba992950fb5877586b6ba9fd18aaefMD55falseAnonymousREAD20.500.14289/45642025-02-05 15:11:29.514open.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/4564https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-02-05T18:11:29Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
dc.title.por.fl_str_mv Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial
title Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial
spellingShingle Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial
Yamachi, Cíntia Yurie
Estatística
Distribuição geométrica exponencial
Análise de sobrevivência
Risco competitivo
Distribution
Exponential Geometric
Models
Sistem
Risk
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
title_short Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial
title_full Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial
title_fullStr Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial
title_full_unstemmed Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial
title_sort Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial
author Yamachi, Cíntia Yurie
author_facet Yamachi, Cíntia Yurie
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Yamachi, Cíntia Yurie
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Louzada Neto, Francisco
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/0994050156415890
dc.contributor.authorID.fl_str_mv fc8b5567-bfff-409b-b49b-d82282620350
contributor_str_mv Louzada Neto, Francisco
dc.subject.por.fl_str_mv Estatística
Distribuição geométrica exponencial
Análise de sobrevivência
Risco competitivo
topic Estatística
Distribuição geométrica exponencial
Análise de sobrevivência
Risco competitivo
Distribution
Exponential Geometric
Models
Sistem
Risk
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
dc.subject.eng.fl_str_mv Distribution
Exponential Geometric
Models
Sistem
Risk
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
description In this dissertation we propose four models to model lifetime data. The fist family of distribution is called Exponentiated Complementary Exponential Geometric distribution (ECEG) and it is obtained by exponentiation of the cumulative distribution of the Complementary Exponential Geometric distribution (CEG) proposed by Louzada et al. (2011) to a new parameter α > 0. The second distribution is used to model lifetime when the population is not homogeneous about the risk of death and it has two subpopulation: one composed by individuals not susceptible by the event and other composed by individuals subjected to the risk. This model, called LECEG, has a long term parameter p related to the proportion of individuals out of risk. The third is the Exponentiated Exponential Geometric (EEG) that uses the same idea of the ECEG, and the fourth is the Exponentiated Complementary Exponential Geometric distribution under N systems (ECEGN) presented in a context of N independent working systems and the fails occurs when some of them fail.
publishDate 2013
dc.date.available.fl_str_mv 2013-03-12
2016-06-02T20:06:07Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2013-02-01
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-06-02T20:06:07Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv YAMACHI, Cíntia Yurie. Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial. 2013. 104 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2013.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/4564
identifier_str_mv YAMACHI, Cíntia Yurie. Modelos de sobrevivência com base nas distribuições geométrica e exponencial. 2013. 104 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2013.
url https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/4564
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.confidence.fl_str_mv -1
-1
dc.relation.authority.fl_str_mv d0f3b31a-38c4-4c28-aa5b-837ad377108e
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFSCar
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSCAR
instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron:UFSCAR
instname_str Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron_str UFSCAR
institution UFSCAR
reponame_str Repositório Institucional da UFSCAR
collection Repositório Institucional da UFSCAR
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/40423d21-4ef6-403b-bebe-80c5da8c659a/download
https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/db0b33af-6739-4d91-b07c-fac94b3b55e6/download
https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/67d9676d-6157-40d5-be4c-67785add0091/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 00900e73e61e1ca614a2419c9ad45d8e
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
bbba992950fb5877586b6ba9fd18aaef
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
repository.mail.fl_str_mv repositorio.sibi@ufscar.br
_version_ 1851688798717476864

Registros relacionados