Modelo de regressão gama-G em análise de sobrevivência

• Processo: 10/04496-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2010
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2012
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Edwin Moises Marcos Ortega
• Beneficiário: Elizabeth Mie Hashimoto
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Análise de sobrevivência Modelos de regressão Dados censurados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de diagnóstico | Dados censurados | distribuição de probabilidade | Modelos de Regressão | 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.

Publicações científicas

(9)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

HASHIMOTO, ELIZABETH M.; ORTEGA, EDWIN M. M.; CORDEIRO, GAUSS M.; PASCOA, MARCELINO A. R.. The McDonald Extended Weibull Distribution. JOURNAL OF STATISTICAL THEORY AND PRACTICE, v. 9, n. 3, p. 608-632, 2015. (10/04496-2)

HASHIMOTO, ELIZABETH M.; ORTEGA, EDWIN M. M.; CORDEIRO, GAUSS M.; BARRETO, MAURICIO L.. THE LOG-BURR XII REGRESSION MODEL FOR GROUPED SURVIVAL DATA. Journal of Biopharmaceutical Statistics, v. 22, n. 1, p. 141-159, 2012. (10/04496-2)

HASHIMOTO, ELIZABETH M.; ORTEGA, EDWIN M. M.; CANCHO, VICENTE G.; CORDEIRO, GAUSS M.. On estimation and diagnostics analysis in log-generalized gamma regression model for interval-censored data. STATISTICS, v. 47, n. 2, p. 379-398, APR 1 2013. (10/04496-2)

HASHIMOTO, ELIZABETH M.; ORTEGA, EDWIN M. M.; CORDEIRO, GAUSS M.; HAMEDANI, G. G.. The Log-gamma-logistic Regression Model: Estimation, Sensibility and Residual Analysis. Journal of Statistical Theory and Applications, v. 16, n. 4, p. 547-564, DEC 2017. (10/04496-2)

HASHIMOTO, ELIZABETH M.; ORTEGA, EDWIN M. M.; CORDEIRO, GAUSS M.; CANCHO, VICENTE G.; KLAUBERG, CARINE. Zero-spiked regression models generated by gamma random variables with application in the resin oil production. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION, v. 89, n. 1, p. 52-70, JAN 2 2019. (10/04496-2)

HASHIMOTO, ELIZABETH M.; SILVA, GIOVANA O.; ORTEGA, EDWIN M. M.; CORDEIRO, GAUSS M.. Log-Burr XII Gamma-Weibull Regression Model with Random Effects and Censored Data. JOURNAL OF STATISTICAL THEORY AND PRACTICE, v. 13, n. 2, JUN 2019. (10/04496-2)

CORDEIRO, GAUSS M.; HASHIMOTO, ELIZABETH M.; ORTEGA, EDWIN M. M.; PASCOA, MARCELINO A. R.. The McDonald extended distribution: properties and applications. AStA-Advances in Statistical Analysis, v. 96, n. 3, p. 409-433, JUL 2012. (10/04496-2)

HASHIMOTO, ELIZABETH M.; CORDEIRO, GAUSS M.; ORTEGA, EDWIN M. M.. The new Neyman type A beta Weibull model with long-term survivors. Computational Statistics, v. 28, n. 3, p. 933-954, JUN 2013. (10/04496-2)

CORDEIRO, GAUSS M.; HASHIMOTO, ELIZABETH M.; ORTEGA, EDWIN M. M.. The McDonald Weibull model. STATISTICS, v. 48, n. 2, p. 256-278, MAR 4 2014. (10/04496-2)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

HASHIMOTO, Elizabeth Mie. Modelo de regressão gama-G em análise de sobrevivência. 2013. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALA/BC) Piracicaba.