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Influência Bayesiana para dados de sobrevivência na presença de covariáveis

Processo: 03/03723-1
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de julho de 2003 - 30 de junho de 2005
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Jorge Alberto Achcar
Beneficiário:Jorge Alberto Achcar
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Análise de sobrevivência  Métodos MCMC 

Resumo

Desenvolver metodologia Bayesiana aplicada para dados de sobrevivência médicos ou de engenharia na presença de covariáveis. Em geral podemos ter funções de risco com formas mais complexas do que os modelos tradicionais apresentam. Nesta direção vamos incluir modelos com forma de risco crescentes e decrescentes (forma de banheira),riscos multimodais,riscos crescentes e constantes (dados com proporção de indivíduos imunes ou curados) e misturas desses riscos.Em especial vamos considerar modelos de misturas de riscos e presença de uma ou mais covariáveis. A metodologia Bayesiana será desenvolvida usando métodos computacionais intensivos de simulação via MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov). Em especial vamos usar algoritmos Gibbs sampling e Metropolis-Hastings. Alunos de mestrado e pesquisadores da área da UFSCAR e outros departamentos serão incluídos no projeto. Dados reais obtidos de pesquisadores médicos e de engenharia serão analisados usando a metodologia Bavesiana. (AU)