| Processo: | 18/04938-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de maio de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 30 de abril de 2019 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas |
| Pesquisador responsável: | Adriano Kamimura Suzuki |
| Beneficiário: | Carlos Miguel Toste Sisto |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Análise de sobrevivência Inferência bayesiana Método de Monte Carlo Cadeias de Markov Modelagem computacional Conjunto de dados |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Análise de Sobrevivência | Distribuição de Bell-Weibull | Fração de cura | Inferência Bayesiana | Modelagem |
Resumo Neste trabalho vamos propor um novo modelo de sobrevivência de longa duração denominado Bell-Weibull com fração de cura (BWcr). Considerando que o evento de interesse pode ser causado por M diferentes fatores de risco latente, este novo modelo paramétrico será obtido ao assumir que M segue uma distribuição Bell e o tempo de ativação do j-ésimo fator segue uma distribuição Weibull. Além da sua construção e propriedades, realizaremos para fins inferenciais uma abordagem Bayesiana usando métodos Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Com o objetivo de detectar observações influentes nos dados será utilizado o método Bayesiano de análise de influência caso a caso baseado na divergência psi. Mostraremos sua aplicabilidade a conjuntos de dados simulados e reais. Todas as implementacões computacionais serão realizadas utilizando os sistemas JAGS e R. | |
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