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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.11.2007.tde-19032007-152443
Document
Auteur
Nom complet
Fernanda Bührer Rizzato
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2006
Directeur
Jury
Ortega, Edwin Moises Marcos (Président)
Demetrio, Clarice Garcia Borges
Paula, Gilberto Alvarenga
Titre en portugais
Modelos de regressão log-gama generalizado com fração de cura
Mots-clés en portugais
Análise de regressão e de correlação
Análise de sobrevivência
Dados censurados
Verossimilhança
Resumé en portugais
Neste trabalho considera-se uma reparametrização no modelo log-gama generalizado para a inclusão de dados com sobreviventes de longa duração. Os modelos tentam estimar separadamente os efeitos das covariáveis na aceleração ou desaceleração no tempo e na fração de sobreviventes que é a proporção da população para o qual o evento não ocorre. A função logística é usada para o modelo de regressão com fração de cura. Os parâmetros do modelo, serão estimados através do método de máxima verossimilhança. Alguns métodos de influência, como a influência local e a influência local total de um indivíduo, serão introduzidos, calculados, analisados e discutidos. Finalmente, um conjunto de dados médicos será analisado sob o modelo log-gama generalizado com fração de cura. Uma análise de resíduos será executada para verificar a qualidade de ajuste do modelo.
Titre en anglais
The generalized log-gama mixture model with covariates
Mots-clés en anglais
Censored date
Likelihood
Regression and correlation analysis
Survival analysis
Resumé en anglais
In this work the generalized log-gama model is modified for possibility that long-term survivors are present in the data . The models attempt to estimate separately the effects of covariates on the accelaration/decelaration of the timing of a given event and surviving fraction; that is, the proportion of the population for which the event never occurs. The logistic function is used for the regression model of the surviving fraction. Inference for the model parameters is considered via maximum likelihood. Some influence methods, such as the local influence, total local influence of an individual are derived, analyzed and discussed. Finally, a data set from the medical area is analyzed under log-gama generalized mixture model. A residual analysis is performed in order to select an appropriate model.
 
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FernandaRizzato.pdf (568.48 Kbytes)
Date de Publication
2007-03-24
 
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