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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-02012018-142901
Document
Author
Full name
Valdirene de Fatima Barbosa
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2003
Supervisor
Committee
Achcar, Jorge Alberto (President)
Louzada Neto, Francisco
Mazucheli, Josmar
Title in Portuguese
Análise Bayesiana de dados de sobrevivência com função de risco em forma de U
Keywords in Portuguese
Não disponível
Abstract in Portuguese
Neste trabalho, é apresentada uma análise Bayesiana de dados de confiabilidade ou dados médicos cuja população está sujeita a duas causas de falha e só é possível observar o mínimo entre os dois tempos de falha. Estas falhas podem ser falha precoce e falha por envelhecimento e geralmente, nestas situações as funções de risco apresentam forma de U, exigindo uma análise mais complexa com uso de modelos mais elaborados como Weibull-Exponenciada (Mudholkar, 1995), Gama. generalizada (Stacy, 1982), ou modelos de mistura de distribuições para,métricas. Na maioria, dos casos existe dependência entre os dois tempos de falha e o uso de um modelo que (incorpore esta dependência se faz necessária. Desta forma, propomos a utilização da distribuição bivariada de Ryu (1993) que assume dependência, entre os tempos. Um dos objetivos principais deste trabalho está relacionado á análise Bayesiana de dados com observações censuradas, na presença ou não de covariáveis sob as suposições citadas. No contexto Bayesiano foram utilizadas técnicas de simulação via. Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC).
Title in English
Not available
Keywords in English
Not available
Abstract in English
In this work, we develop a Bayesian analysis for lifetime data where the population is subinitted to two causes of failures and it is possible to observe only the minimum between these two lifetimes. These; failures could be precoce or aging and generally, in these situations, the hazard functions have a U form (bathtub forni), and we need more general models like the exponentiated-YVeibull (Mudholkar, 1995), generalized Ganinia (Stacy, 1982) or mixtures of parametric distributions. In general, we have in these situations dependence between these two failures. In this case, we propose the use of the bivariate distribution of Ryu (1993) that assumes dependence between the failures. We use MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods to obtain a, Bayesian analysis of these models in the presence or not of covariates.
 
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Publishing Date
2018-01-02
 
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