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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.11.2013.tde-26042013-095312
Document
Auteur
Nom complet
Elizabeth Mie Hashimoto
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2013
Directeur
Jury
Ortega, Edwin Moises Marcos (Président)
Colosimo, Enrico Antônio
Cordeiro, Gauss Moutinho
Davila, Victor Hugo Lachos
Paula, Gilberto Alvarenga
Titre en portugais
Modelo de regressão gama-G em análise de sobrevivência 
Mots-clés en portugais
Análise de regressão e de correlação
Análise de sobrevivência
Dados censurados
Distribuições (probabilidade)
Processos estocásticos
Verossimilhança
Resumé en portugais
Dados de tempo de falha são caracterizados pela presença de censuras, que são observações que não foram acompanhadas até a ocorrência de um evento de interesse. Para estudar o comportamento de dados com essa natureza, distribuições de probabilidade são utilizadas. Além disso, é comum se ter uma ou mais variáveis explicativas associadas aos tempos de falha. Dessa forma, o objetivo geral do presente trabalho é propor duas novas distribuições utilizando a função geradora de distribuições gama, no contexto de modelos de regressão em análise de sobrevivência. Essa função possui um parâmetro de forma que permite criar famílias paramétricas de distribuições que sejam flexíveis para capturar uma ampla variedade de comportamentos simétricos e assimétricos. Assim, a distribuição Weibull e a distribuição log-logística foram modificadas, dando origem a duas novas distribuições de probabilidade, denominadas de gama-Weibull e gama-log-logística, respectivamente. Consequentemente, os modelos de regressão locação-escala, de longa-duração e com efeito aleatório foram estudados, considerando as novas distribuições de probabilidade. Para cada um dos modelos propostos, foi utilizado o método da máxima verossimilhança para estimar os parâmetros e algumas medidas de diagnóstico de influência global e local foram calculadas para encontrar possíveis pontos influentes. No entanto, os resíduos foram propostos apenas para os modelos locação-escala para dados com censura à direita e para dados com censura intervalar, bem um estudo de simulação para verificar a distribuição empírica dos resíduos. Outra questão explorada é a introdução dos modelos: gama-Weibull inflacionado de zeros e gama-log-logística inflacionado de zeros, para analisar dados de produção de óleo de copaíba. Por fim, diferentes conjunto de dados foram utilizados para ilustrar a aplicação de cada um dos modelos propostos.
Titre en anglais
Gama-G regression model in survival analysis
Mots-clés en anglais
Censored data
Distributions (probability)
Likelihood
Regression analysis and correlation
Stochastic processes
Survival analysis
Resumé en anglais
Failure time data are characterized by the presence of censoring, which are observations that were not followed up until the occurrence of an event of interest. To study the behavior of the data of that nature, probability distributions are used. Furthermore, it is common to have one or more explanatory variables associated to failure times. Thus, the goal of this work is given to the generating of gamma distributions function in the context of regression models in survival analysis. This function has a shape parameter that allows create parametric families of distributions that are flexible to capture a wide variety of symmetrical and asymmetrical behaviors. Therefore, through the generating of gamma distributions function, the Weibull distribution and log-logistic distribution were modified to give two new probability distributions: gamma-Weibull and gammalog-logistic. Additionally, location-scale regression models, long-term models and models with random effects were also studied, considering the new distributions. For each of the proposed models, we used the maximum likelihood method to estimate the parameters and some diagnostic measures of global and local influence were calculated for possible influential points. However, residuals have been proposed for data with right censoring and interval-censored data and a simulation study to verify the empirical distribution of the residuals. Another issue explored is the introduction of models: gamma-Weibull inflated zeros and gamma-log-logistic inflated zeros, to analyze production data copaiba oil. Finally, different data set are used to illustrate the application of each of the models.
 
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Date de Publication
2013-07-02
 
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