Estimação em modelos de tempo de falha acelerado para dados de sobrevivência correlacionais /
Resumo: Apresentamos neste trabalho dois métodos de estimação para modelos de tempo de falha acelerado com efeito aleatório para tratar de dados de sobrevivência correlacionados. O primeiro método, implementado no software SAS através do procedimento NLMIXED, utiliza a quadratura Gauss-Hermite adapt...
Na minha lista:
| Principais autores: | , , |
|---|---|
| Formato: | Dissertação |
| Publicado em: |
|
| Assuntos: | |
| Endereço do item: | https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/17007/1/Patricia%20Borchardt%20Santos.pdf |
| Tags: |
Adicionar Tag
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|
| Resumo: | Resumo: Apresentamos neste trabalho dois métodos de estimação para modelos de tempo de falha acelerado com efeito aleatório para tratar de dados de sobrevivência correlacionados. O primeiro método, implementado no software SAS através do procedimento NLMIXED, utiliza a quadratura Gauss-Hermite adaptada para obter a verossimilhança marginalizada. O segundo, implementado no software livre R, está baseado em uma verossimilhança penalizada. No primeiro caso descrevemos os principais aspectos teóricos e, no segundo, apresentamos brevemente a abordagem adotada juntamente com um estudo de simulação para investigar a implementação desse método. Realizamos uma aplicação dos modelos usando dados reais sobre o tempo de funcionamento de poços petrolíferos da Bacia Potiguar (RN/CE).#$&Abstract: We have presented in this work two methods of estimation for accelerated failure time models with random effects to deal with correlated survival data. The first method, implemented in software SAS by NLMIXED procedure, using the adapted Gauss-Hermite quadrature for the marginalized likelihood. The second, implemented in the free software R, is based on a penalized likelihood. In the first case we describe the main theoretical aspects and in the second, we briefly presented the approach with a simulation study to investigate the implementation of this method. We performed an application of the models using actual data on operating time of the oil wells from the Potiguar Basin (RN / CE). |
|---|