Inferencia bayesiana para o modelo de weibull.

• Processo: 02/11655-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2003
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2003
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Josémar Rodrigues
• Beneficiário: Miriam Harumi Tsunemi
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Inferência bayesiana
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Funcao De Perda | Inferencia Bayesiana | Weibull

Resumo

A finalidade deste projeto é formular um procedimento bayesiano para o modelo Weibull com uma distribuição a priori discreta para o parâmetro de forma e continua para o parâmetro de escala (Soland, 1969), supondo diferentes funções de perda. Neste estudo, além das funções de perda quadrática, Linex (Zellner, 1986), será dado ênfase a função de perda balanceada que reflete o ajuste do modelo e a precisão do estimador (Zellner, 1991, Rodrigues e Zellner, 1994). Estas funções de perda e a distribuição a priori discreta para o parâmetro de forma flexibilizam a utilidade do modelo de Weibull, combinando em situações específicas a subjetividade do médico com a história do paciente, obtendo desta forma diagnósticos mais realísticos. Um exemplo ilustrativo para pacientes com câncer, que foram submetidos a um tratamento de quimioterapia e radioterapia com censura a direita, será analisado com detalhes via Winbugs. Pretendemos flexibilizar o método de Soland utilizando processo de Dirichlet a priori (Fergunson, 1973). (AU)