Uso do processo gama para dados de sobrevivência

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2005
Autor(a) principal: Uêda, Shirley Tieko
Orientador(a): Achcar, Jorge Alberto 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 matemática
Processo gama
Análise de sobrevivência (biometria)
Análise bayesiana hierárquica
Algoritmos MCMC
Confiabilidade
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/4580
Resumo: In this dissertation, we introduce classical and Bayesian approaches to get inferences on the parameters of interest, considering exponential and Weibull distributions for the lifetimes. For a Bayesian analysis, we assume a gamma process for the individual rates considering type II censoring data and the presence of covariates. We also consider ac- celerated life tests assuming an inverse power law model and an exponential distribution for the lifetimes. The proposed methodology in illustrated in three examples.
id SCAR_1d71404c32db6f595c9cefaa2e161b3c
oai_identifier_str oai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/4580
network_acronym_str SCAR
network_name_str Repositório Institucional da UFSCAR
repository_id_str
spelling Uêda, Shirley TiekoAchcar, Jorge Albertohttp://lattes.cnpq.br/312502771368193642fbcd41-a22f-4234-93d0-2a411c6dc5502016-06-02T20:06:09Z2005-06-162016-06-02T20:06:09Z2005-01-20UÊDA, Shirley Tieko. Uso do processo gama para dados de sobrevivência. 2005. 123 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2005.https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/4580In this dissertation, we introduce classical and Bayesian approaches to get inferences on the parameters of interest, considering exponential and Weibull distributions for the lifetimes. For a Bayesian analysis, we assume a gamma process for the individual rates considering type II censoring data and the presence of covariates. We also consider ac- celerated life tests assuming an inverse power law model and an exponential distribution for the lifetimes. The proposed methodology in illustrated in three examples.Nesta dissertação, apresentamos uma análise clássica e uma abordagem Bayesiana para obter inferências dos parâmetros de interesse, considerando as distribuições exponencial e de Weibull para os tempos de sobrevivência. Assumimos um processo gama para as taxas indivíduais e a presença de covariadas relacionadas com os tempos de sobrevivência com censuras do tipo II. Alguns conceitos e resultados de análise estatística de testes de vida acelerados são apresentados, em particular, um estudo sobre o Modelo de Lei de Potência Inversa, con- siderando que os tempos de sobrevivência são ajustados por uma distribuição exponencial. A metodologia proposta neste trabalho está ilustrada a três conjuntos de dados, onde dois são referentes à análise de sobrevivência com dados médicos e o outro a dados de confiabilidade.Financiadora de Estudos e Projetosapplication/pdfporUniversidade Federal de São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Estatística - PPGEsUFSCarBREstatística matemáticaProcesso gamaAnálise de sobrevivência (biometria)Análise bayesiana hierárquicaAlgoritmos MCMCConfiabilidadeCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICAUso do processo gama para dados de sobrevivênciainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis807ceef0-e7a2-41c6-81db-3c277fd118c8info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARTEXTDissSTU.pdf.txtDissSTU.pdf.txtExtracted texttext/plain107644https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/02e37561-a5df-4557-bc9e-7c97444be377/download69a24fa853364a737d3ae6abad6d630bMD53falseAnonymousREADORIGINALDissSTU.pdfapplication/pdf632638https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/bd509dbd-ffea-4de8-b4eb-b400170a0bad/downloadb51966b8476d470ced42e354cadf0a65MD51trueAnonymousREADTHUMBNAILDissSTU.pdf.jpgDissSTU.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9598https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/bf83c9f4-3e2f-4ebe-98c4-797a438e0f61/downloadd9c6db8743188826808926ad9cd48736MD52falseAnonymousREAD20.500.14289/45802025-02-06 05:02:31.302open.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/4580https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-02-06T08:02:31Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
dc.title.por.fl_str_mv Uso do processo gama para dados de sobrevivência
title Uso do processo gama para dados de sobrevivência
spellingShingle Uso do processo gama para dados de sobrevivência
Uêda, Shirley Tieko
Estatística matemática
Processo gama
Análise de sobrevivência (biometria)
Análise bayesiana hierárquica
Algoritmos MCMC
Confiabilidade
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
title_short Uso do processo gama para dados de sobrevivência
title_full Uso do processo gama para dados de sobrevivência
title_fullStr Uso do processo gama para dados de sobrevivência
title_full_unstemmed Uso do processo gama para dados de sobrevivência
title_sort Uso do processo gama para dados de sobrevivência
author Uêda, Shirley Tieko
author_facet Uêda, Shirley Tieko
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Uêda, Shirley Tieko
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Achcar, Jorge Alberto
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/3125027713681936
dc.contributor.authorID.fl_str_mv 42fbcd41-a22f-4234-93d0-2a411c6dc550
contributor_str_mv Achcar, Jorge Alberto
dc.subject.por.fl_str_mv Estatística matemática
Processo gama
Análise de sobrevivência (biometria)
Análise bayesiana hierárquica
Algoritmos MCMC
Confiabilidade
topic Estatística matemática
Processo gama
Análise de sobrevivência (biometria)
Análise bayesiana hierárquica
Algoritmos MCMC
Confiabilidade
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
description In this dissertation, we introduce classical and Bayesian approaches to get inferences on the parameters of interest, considering exponential and Weibull distributions for the lifetimes. For a Bayesian analysis, we assume a gamma process for the individual rates considering type II censoring data and the presence of covariates. We also consider ac- celerated life tests assuming an inverse power law model and an exponential distribution for the lifetimes. The proposed methodology in illustrated in three examples.
publishDate 2005
dc.date.available.fl_str_mv 2005-06-16
2016-06-02T20:06:09Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2005-01-20
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-06-02T20:06:09Z
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 UÊDA, Shirley Tieko. Uso do processo gama para dados de sobrevivência. 2005. 123 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2005.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/4580
identifier_str_mv UÊDA, Shirley Tieko. Uso do processo gama para dados de sobrevivência. 2005. 123 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2005.
url https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/4580
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.authority.fl_str_mv 807ceef0-e7a2-41c6-81db-3c277fd118c8
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/02e37561-a5df-4557-bc9e-7c97444be377/download
https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/bd509dbd-ffea-4de8-b4eb-b400170a0bad/download
https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/bf83c9f4-3e2f-4ebe-98c4-797a438e0f61/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 69a24fa853364a737d3ae6abad6d630b
b51966b8476d470ced42e354cadf0a65
d9c6db8743188826808926ad9cd48736
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_ 1851688874926931968

Registros relacionados