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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-15032018-084127
Documento
Autor
Nombre completo
Gilberto de Araujo Pereira
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 1998
Director
Tribunal
Achcar, Jorge Alberto (Presidente)
Bolfarine, Heleno
Oishi, Jorge
Título en portugués
Modelos de Mistura para Dados de Sobrevivência na Presença de Covariáveis, Utilizando Métodos Bayesianos
Palabras clave en portugués
Não disponível
Resumen en portugués
Nesta dissertação, desenvolvemos uma análise Bayesiana de modelos de mistura finita de distribuições, para dados de sobrevivência sem censura, com censura tipo II e dados censurados por intervalos, na presença de uma covariável. Consideramos os algoritmos amostrador de Gibbs com Metropolis-Hastings, e utilizamos os estimadores de Monte Carlo para conseguir as quantitades à posteriori de interesse, assumindo diferentes escolhas para as (J = 2) densidades no modelo de mistura, como por exemplo a mistura de, duas distribuições potência exponencial a qual considera uma grande classe de distribuições simétricas, duas distribuições normais, normal-exponencial e gamma-normal. Apresentamos também ah gumas considerações na seleção do modelo utilizando as densidades preditivas (CP0)preditivas condicionais ordenadas e introduzimos três exemplos numéricos para ilustrar a metodologia proposta.
Título en inglés
Not available
Palabras clave en inglés
Not available
Resumen en inglés
In this dissertation, we present a Bayesian analysis of distributions finite mixture models, for survival data uncensored, type II censoring and interval-censored data, In the presence of one covaziate. Considering Gibbs sampling with Metropolis-Hastings algorithms, we get Monte Cano estimates for the posterior quantities of interest, assuming different choices for the (J = 2) densities in the mixture model, for example a mixture, two exponential power distributions which includes a wider class of symmetric distributions, two normal distributions, normal-exponential and gammanormal distributions. We also present some considerations on model selection, considering the predictive densities (CPO) conditional predictive ordinate, and we introduce three numerical example to illustrate the proposed methodology.
 
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Fecha de Publicación
2018-03-15
 
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