DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.2007.tde-21052007-153717
Documento
Autor
Nome completo
Elizabeth Strapasson
E-mail
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2007
Demetrio, Clarice Garcia Borges (Presidente)
Cancho, Vicente Garibay
Colosimo, Enrico Antônio
Giolo, Suely Ruiz
Silveira, Liciana Vaz de Arruda
Título em português
Comparação de modelos com censura intervalar em análise de sobrevivência
Palavras-chave em português
Análise de sobrevivência
Método de Monte Carlo
Modelos matemáticos
Simulação (Estatística)
Resumo em português
Título em inglês
Comparison of interval-censored models in survival analysis
Palavras-chave em inglês
Mathematical Models
Monte Carlo Method
Simulation (Statistics) I
Survival Analysis
Resumo em inglês
Interval-censored results when survival times are not exactly known, knowing only that they occur in an interval. Grouped survival data are particular cases of intervalcensored when individuals are evaluated in the same time-intervals, causing a great number of ties. A common procedure for the analysis this type of data is to ignore the nature of interval-censored data, or rather, treat the random variable time as continuous, and assume that the event occurred in the beginning, midpoint or interval end, and then use a standard method of survival analysis. In this study, Monte Carlo simulations according to Weibull model, were performed in order to compare these three procedures and a new method proposed which is a combination of the three, and is directed by the observation of time histogram versus each interval frequency in order to decide which value be used. Interval-censored data is also considered. The results show that to analyse the data exactly as interval-censored is the correct form. However, when the failure rate increase the midpoint could be used. The discrete nature of failure time must be recognized when there are a great number of ties. Regression methods to treat grouped data are presented by Lawless (2003) and Collett (2003), whose structure is specified in terms of the probability of an individual failing in an interval, conditioned to his survival to previous interval. The models considered in literature are either those of Cox proportional hazards or the logistic one. Weibull model is proposed in this study as an alternative to Cox model in order to adjust survival data with interval-censored in the context of discrete models. Through simulations were built the statistics of ratio likelihood and score test to distinguish between these two models. To illustrate the simulations two applications in agronomy data were used.

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Data de Publicação
2007-05-23

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