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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Valdirene de Fatima Barbosa
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2003
Orientador
Banca examinadora
Achcar, Jorge Alberto (Presidente)
Louzada Neto, Francisco
Mazucheli, Josmar
Título em português
Análise Bayesiana de dados de sobrevivência com função de risco em forma de U
Palavras-chave em português
Não disponível
Resumo em português
Neste trabalho, é apresentada uma análise Bayesiana de dados de confiabilidade ou dados médicos cuja população está sujeita a duas causas de falha e só é possível observar o mínimo entre os dois tempos de falha. Estas falhas podem ser falha precoce e falha por envelhecimento e geralmente, nestas situações as funções de risco apresentam forma de U, exigindo uma análise mais complexa com uso de modelos mais elaborados como Weibull-Exponenciada (Mudholkar, 1995), Gama. generalizada (Stacy, 1982), ou modelos de mistura de distribuições para,métricas. Na maioria, dos casos existe dependência entre os dois tempos de falha e o uso de um modelo que (incorpore esta dependência se faz necessária. Desta forma, propomos a utilização da distribuição bivariada de Ryu (1993) que assume dependência, entre os tempos. Um dos objetivos principais deste trabalho está relacionado á análise Bayesiana de dados com observações censuradas, na presença ou não de covariáveis sob as suposições citadas. No contexto Bayesiano foram utilizadas técnicas de simulação via. Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC).
Título em inglês
Not available
Palavras-chave em inglês
Not available
Resumo em inglês
In this work, we develop a Bayesian analysis for lifetime data where the population is subinitted to two causes of failures and it is possible to observe only the minimum between these two lifetimes. These; failures could be precoce or aging and generally, in these situations, the hazard functions have a U form (bathtub forni), and we need more general models like the exponentiated-YVeibull (Mudholkar, 1995), generalized Ganinia (Stacy, 1982) or mixtures of parametric distributions. In general, we have in these situations dependence between these two failures. In this case, we propose the use of the bivariate distribution of Ryu (1993) that assumes dependence between the failures. We use MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods to obtain a, Bayesian analysis of these models in the presence or not of covariates.
 
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Data de Publicação
2018-01-02
 
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