Estimação em modelos de tempo de falha acelerado para dados de sobrevivência correlacionados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Santos, Patrícia Borchardt
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística
Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Modelos de tempo de falha acelerado
Dados correlacionados
Petróleo
Accelerated failure time models
Grouped data
Oil
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17007
Resumo: We presented in this work two methods of estimation for accelerated failure time models with random e_ects to process grouped survival data. The _rst method, which is implemented in software SAS, by NLMIXED procedure, uses an adapted Gauss-Hermite quadrature to determine marginalized likelihood. The second method, implemented in the free software R, is based on the method of penalized likelihood to estimate the parameters of the model. In the _rst case we describe the main theoretical aspects and, in the second, we briey presented the approach adopted with a simulation study to investigate the performance of the method. We realized implement the models using actual data on the time of operation of oil wells from the Potiguar Basin (RN / CE).
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