Modelo de regressão gama-G em análise de sobrevivência

Resumo

A análise de sobrevivência consiste em uma coleção de procedimentos estatísticos para analisar dados relacionados ao tempo até a ocorrência de um evento de interesse, cuja característica principal desses dados é a presença de observações censuradas. As distribuições de probabilidade comumente usadas na modelagem de dados censurados são as distribuições exponencial, Weibull, log-normal, log-logística e gama generalizada. No entanto, é freqüente a ocorrência de dados de sobrevivência na qual a forma da função de taxa de falha é não-monótona. Assim, é conveniente considerar famílias paramétricas de distribuições que sejam flexíveis para capturar uma ampla variedade de comportamentos simétricos e assimétricos que incluam as distribuições clássicas da análise de sobrevivência como casos particulares e produzam estimativas mais robustas no modelo considerado. Por essa razão, propor novas distribuições que modelam dados de sobrevivência com função de taxa de falha não-monótona é uma linha de pesquisa muito importante em diversas áreas, principalmente em análise de sobrevivência, uma vez que os modelos de distribuições são utilizados em pesquisas no tratamento de câncer e recentemente, em estudos de células-tronco e impactos ambientais. Dessa forma, este estudo propõe uma nova família de distribuição de probabilidade, denominada de família de distribuições gama-G aplicado no contexto de modelos de regressão, mais especificamente em análise de sobrevivência.