Modelo de regressão log de sobrevivências proporcionais para dados discretos com presença de censura

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Franque, Tiago Chandiona Ernesto
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: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Análise de sobrevivência
Modelo de regressão
Distribuição discreta
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/51818
Resumo: Um dos modelos de regressão mais populares na análise de dados de sobrevivência é o modelo de riscos proporcionais de Cox, cuja principal característica é considerar que as covariáveis atuem multiplicativamente na função de risco. No entanto, essa característica não pode ser satisfeita quando os tempos de sobrevivência são discretos, devido ao fato da função de risco ser limitada no intervalo (0,1). Neste contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento do modelo log de sobrevivências proporcionais para dados de sobrevivência discretos. Inferências dos parâmetros do modelo foram formuladas considerando dados com censura à direita e a distribuição Weibull discreta como distribuição basal dos dados. Estudos de simulação foram realizados para verificar as propriedades assintóticas dos estimadores. Ademais, procedimentos para a verificação da suposição de proporcionalidade do logaritmo da função de sobrevivência foram propostos e o modelo foi ilustrado por meio de um conjunto de dados sobre o tempo de sobrevivência de pacientes com leucemia.
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