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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.104.2022.tde-02012023-124537
Documento
Autor
Nome completo
Caroline Amantéa Stella
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2022
Orientador
Banca examinadora
Suzuki, Adriano Kamimura (Presidente)
Perdoná, Gleici da Silva Castro
Silva, Giovana Oliveira
 
Título em português
Um estudo dos modelos de sobrevivência de longa duração LIGcr e GEPGWcr
Palavras-chave em português
Análise de sobrevivência
Fração de cura
Modelo geometric exponentiated power generalized Weibull
Modelo logarítmico inversa Gaussiana
Simulação
Resumo em português
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.
 
Título em inglês
A study of LIGcr and GEPGWcr long-term survival models
Palavras-chave em inglês
Cure fraction
Geometric exponentiated power generalized Weibull model
Logaritmic inverse Gaussian model
Simulation
Survival analysis
Resumo em inglês
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.
 
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Data de Publicação
2023-01-02
 
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