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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2009.tde-28072009-214959
Documento
Autor
Nome completo
Jony Arrais Pinto Junior
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2009
Orientador
Banca examinadora
Lima, Antonio Carlos Pedroso de (Presidente)
Bolfarine, Heleno
Ortega, Edwin Moises Marcos
Título em português
Seleção de covariáveis para modelos de sobrevivência via verossimilhança penalizada
Palavras-chave em português
funções de penalidade
Seleção de variáveis
verossimilhança penalizada
Resumo em português
A seleção de variáveis é uma importante fase para a construção de um modelo parcimonioso. Entretanto, as técnicas mais populares de seleção de variáveis, como, por exemplo, a seleção do melhor subconjunto de variáveis e o método stepwise, ignoram erros estocásticos inerentes à fase de seleção das variáveis. Neste trabalho, foram estudados procedimentos alternativos aos métodos mais populares para o modelo de riscos proporcionais de Cox e o modelo de Cox com fragilidade gama. Os métodos alternativos são baseados em verossimilhançaa penalizada e diferem dos métodos usuais de seleção de variáveis, pois têm como objetivo excluir do modelo variáveis não significantes estimando seus coeficientes como zero. O estimador resultante possui propriedades desejáveis com escolhas apropriadas de funções de penalidade e do parâmetro de suavização. A avaliação desses métodos foi realizada por meio de simulação e uma aplicação a um conjunto de dados reais foi considerada.
Título em inglês
Variable selection for survival models based on penalized likelihood
Palavras-chave em inglês
penalized likelihood
penalty functions
variable selection
Resumo em inglês
Variable selection is an important step when setting a parsimonious model. However, the most popular variable selection techniques, such as the best subset variable selection and the stepwise method, do not take into account inherent stochastic errors in the variable selection step. This work presents a study of alternative procedures to more popular methods for the Cox proportional hazards model and the frailty model. The alternative methods are based on penalized likelihood and differ from the usual variable selection methods, since their objective is to exclude from the model non significant variables, estimating their coefficient as zero. The resulting estimator has nice properties with appropriate choices of penalty functions and the tuning parameter. The assessment of these methods was studied through simulations, and an application to a real data set was considered.
 
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dissertacao.pdf (1.35 Mbytes)
Data de Publicação
2009-09-02
 
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