Neste trabalho estudamos dois modelos de sobrevivência de longa-duração denominados modelo Logarítmico Inversa Gaussiana com fração de cura (LIGcr) e modelo Geometric Exponentiated Power Generalized Weibull com fração de cura (GEPGWcr). Ambos os modelos levam em consideração a existência de heterogeneidade não observada. Para isso, os dois modelo consideram a variável aleatória que representa a fragilidade sendo discreta e começando em zero. Para os dois modelos estudados, os parâmetros são estimados pelo método de Máxima Verossimilhança. Em um estudo de simulação, investigamos as médias das estimativas, os vieses, os erros quadráticos médios e as probabilidades de cobertura. Por fim, mostramos a aplicabilidade dos modelos a conjuntos de dados reais.

In this work we study two long-term survival models denomined Logaritmic Inverse Gaussian cure rate (LIGcr) model and Geometric Exponentiated Power Generalized Weibull cure rate (GEPGWcr) model. Both models take into account the existence of unobserved heterogeneity. For this, both models consider a random variable that describes the frailty been discret and starting on zero. For both models studied, the parameters are estimated by the maximum likehood method. In a simulations study, we investigated the averages of the estimates, the biases, the mean squared errors and coverage probabilities. Finally, we show the applicability of the models to real data sets.