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Métodos de classificação e predição bayesiana para dados de sobrevivência de longa duração usando modelagem de partição

Processo: 11/09454-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de agosto de 2011 - 31 de julho de 2013
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
Pesquisador responsável:Vera Lucia Damasceno Tomazella
Beneficiário:Vera Lucia Damasceno Tomazella
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Inferência bayesiana  Análise de sobrevida  Modelagem de partição bayesiana  

Resumo

Modelos para analisar dados de sobrevivência assumem que todos na população em estudo estão suceptível para o evento de interesse e eventualmente experimentam esse evento se o acompanhamento é suficientemente longo. Entretanto, existe situações onde uma fração de indivíduos não são esperado experimentar o evento de interesse que são os curados ou insuceptível. Um modelo adequado e comumente utilizado para esta situação é o modelo de mistura de Bergson e Gage (1952) também conhecido como modelo de taxa de cura. Esse modelo tem sido extensivamente discutido na literatura estatística, contudo tem muitos problemas os quais são discutidos em Chen et al. (1999). Eles desenvolveram um modelo bayesiano de taxa de cura alternativo o qual em contraste com o modelo de Bergson e Gage é computacionalmente atrativo e tem uma interpretação intuitiva e mantém a estrutura de riscos proporcionais com as covariáveis. Neste projeto pretendo considerar um modelo que é uma extensão do modelo de Chen et al. (1999), o qual para flexibilidade modela o efeito das covariáveis localmente usando Modelo de Partição Produto (MPP) proposto por Harting (1990) e o Modelo de Partição Bayesiana (MPB) de Holmes et al. (1999). Aplicação desta teoria aparece em várias áreas por exemplo em Finanças, Biologia, Engenharia, Economia e Medicina. (AU)