Estimação clássica e Bayesiana em modelos de sobrevida com fração de cura

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In Survival Analysis, long duration models allow for the estimation of the healing fraction, which represents a portion of the population immune to the event of interest. Here we address classical and Bayesian estimation based on mixture models and promotion time models, using different distribution...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal:	Almeida, Josemir Ramos de
Outros Autores:	Andrade, Bernardo Borba de
Formato:	Dissertação
Idioma:	por
Publicado em:	Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:	Análise de sobrevivência. Modelos de longa duração. Método de Laplace. MCMC Survival analysis. Models of long term. Method Laplace. MCMC CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
Endereço do item:	https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17012
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spelling	ri-123456789-170122017-11-04T10:42:07Z Estimação clássica e Bayesiana em modelos de sobrevida com fração de cura Almeida, Josemir Ramos de Andrade, Bernardo Borba de http://lattes.cnpq.br/0049000890727710 http://lattes.cnpq.br/0358291729873455 Valença, Dione Maria http://lattes.cnpq.br/7402574019454862 Andrade, José Ailton Alencar http://lattes.cnpq.br/0493375103185241 Análise de sobrevivência. Modelos de longa duração. Método de Laplace. MCMC Survival analysis. Models of long term. Method Laplace. MCMC CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA In Survival Analysis, long duration models allow for the estimation of the healing fraction, which represents a portion of the population immune to the event of interest. Here we address classical and Bayesian estimation based on mixture models and promotion time models, using different distributions (exponential, Weibull and Pareto) to model failure time. The database used to illustrate the implementations is described in Kersey et al. (1987) and it consists of a group of leukemia patients who underwent a certain type of transplant. The specific implementations used were numeric optimization by BFGS as implemented in R (base::optim), Laplace approximation (own implementation) and Gibbs sampling as implemented in Winbugs. We describe the main features of the models used, the estimation methods and the computational aspects. We also discuss how different prior information can affect the Bayesian estimates Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Em Análise de Sobrevivência, os modelos de longa duração permitem a estimação da fração de cura, que representa uma parcela da população imune ao evento de interesse. No referido trabalho abordamos os enfoques clássico e Bayesiano com base nos modelos de mistura padrão e de tempo de promoção, utilizando diferentes distribuições (exponencial, Weibull e Pareto) para modelar os tempos de falhas. A base de dados utilizada para ilustrar as implementações é descrita em Kersey et al. (1987) e consiste em um grupo de pacientes com leucemia que foram submetidos a um certo tipo de transplante. As implementações específicas utilizadas foram de otimização numérica por BFGS implementado em R (base::optim), aproximação de Laplace (implementação própria) e o amostrador de Gibbs implementado no Open- Bugs. Descrevemos as principais características dos modelos utilizados, os métodos de estimação e os aspectos computacionais. Também discutimos como diferentes prioris podem afetar nas estimativas Bayesianas 2014-12-17T15:26:39Z 2014-01-02 2014-12-17T15:26:39Z 2013-03-22 masterThesis ALMEIDA, Josemir Ramos de. Estimação clássica e Bayesiana em modelos de sobrevida com fração de cura. 2013. 87 f. Dissertação (Mestrado em Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2013. https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17012 por Acesso Aberto application/pdf application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte BR UFRN Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
institution	Repositório Institucional
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description	In Survival Analysis, long duration models allow for the estimation of the healing fraction, which represents a portion of the population immune to the event of interest. Here we address classical and Bayesian estimation based on mixture models and promotion time models, using different distributions (exponential, Weibull and Pareto) to model failure time. The database used to illustrate the implementations is described in Kersey et al. (1987) and it consists of a group of leukemia patients who underwent a certain type of transplant. The specific implementations used were numeric optimization by BFGS as implemented in R (base::optim), Laplace approximation (own implementation) and Gibbs sampling as implemented in Winbugs. We describe the main features of the models used, the estimation methods and the computational aspects. We also discuss how different prior information can affect the Bayesian estimates
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Estimação clássica e Bayesiana em modelos de sobrevida com fração de cura

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