USO DE MÉTODOS BAYESIANOS PRECISOS EM MODELOS DE REGRESSÃO COM DADOS DE SOBREVIVÊNCIA

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1994
Autor(a) principal: Vera Lucia Damasceno Tomazella
Orientador(a): Jorge Alberto Achcar
Banca de defesa: Carlos Alberto Ribeiro Diniz, Josemar Rodrigues
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade de São Paulo
Programa de Pós-Graduação: Ciências da Computação e Matemática Computacional
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Link de acesso: https://doi.org/10.11606/D.55.2018.tde-05072018-084538
Resumo: Nesta dissertação, considerando um modelo de regressão exponencial par dados de tempo de vida com uma covariável x proposta por Feigl e Zelen (1965) e um modelo de regressão locação-escala com distribuição valor extremo, desenvolvemos uma análise Bayesiana. Consideramos, nestas análises, dados sob um esquema de amostragem completa e densidades a priori não-informativas de Jeffreys para os parâmetros envolvidos. Alguns aspectos de reparametrizações são usados onde exploramos uma forma modificada para a parametrização proposta por Guerrero e Johnson (1982). Também exploramos uma medida de não normalidade para a função de verossimilhança e densidade e posteriori de interesse, originalmente proposta por Sprott (1973). os métodos de aproximações de integrais e os métodos numéricos são usados para aproximar densidades a posteriori marginal e momentos a posteriori de interesse quando não conseguimos encontrar soluções analíticas explícitas. Também usamos o \"t-plot\" proposto por Hills e Smith (1993) para verificar a adequalidade da reparametrização proposta.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis USO DE MÉTODOS BAYESIANOS PRECISOS EM MODELOS DE REGRESSÃO COM DADOS DE SOBREVIVÊNCIA Not available 1994-09-09Jorge Alberto AchcarCarlos Alberto Ribeiro DinizJosemar RodriguesVera Lucia Damasceno TomazellaUniversidade de São PauloCiências da Computação e Matemática ComputacionalUSPBR Não disponível Not available Nesta dissertação, considerando um modelo de regressão exponencial par dados de tempo de vida com uma covariável x proposta por Feigl e Zelen (1965) e um modelo de regressão locação-escala com distribuição valor extremo, desenvolvemos uma análise Bayesiana. Consideramos, nestas análises, dados sob um esquema de amostragem completa e densidades a priori não-informativas de Jeffreys para os parâmetros envolvidos. Alguns aspectos de reparametrizações são usados onde exploramos uma forma modificada para a parametrização proposta por Guerrero e Johnson (1982). Também exploramos uma medida de não normalidade para a função de verossimilhança e densidade e posteriori de interesse, originalmente proposta por Sprott (1973). os métodos de aproximações de integrais e os métodos numéricos são usados para aproximar densidades a posteriori marginal e momentos a posteriori de interesse quando não conseguimos encontrar soluções analíticas explícitas. Também usamos o \"t-plot\" proposto por Hills e Smith (1993) para verificar a adequalidade da reparametrização proposta. In this work, considering an exponential regression model for lifetime data with a covariate x introduced by Feigl and Zelen (1965) and a location-scale regression model with an extreme value distribution, we present a Bayesian analysis. We consider in these analyses, complete lifetime data and Jeffreys noninformative prior densities for the parameter. Some aspects of reparametrization are considered, where we explore a modified form for a parametrization introduced by Guerreo and Johnson (1982). We also explore a nonnormality measure for likelihood functions and posterior densites of interest introduced by Sprott (1973). Approximation methods and numerical methods for integrals are used to approximate marginal posterior densities and posterior moments of interest, when we cannot obtain explicit analytical solutions. We also use the \"t-plot\" introduced by Hills and Smith (1993) to verify the adequability of the proposed reparametrization. https://doi.org/10.11606/D.55.2018.tde-05072018-084538info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T18:16:05Zoai:teses.usp.br:tde-05072018-084538Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212018-07-19T20:50:39Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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