Um novo modelo de sobrevivência bivariado: modelagem, inferência e análise de influência

• Processo: 21/01977-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2021
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Adriano Kamimura Suzuki
• Beneficiário: Natan Hilario da Silva
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Inferência bayesiana Simulação Análise de sobrevivência Modelagem computacional Método de Monte Carlo
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Influência | Cópula Farlie-Gumbel-Morgenstern | distribuição A | Inferência Bayesiana | Modelos de sobrevivência bivariado | Simulação | Análise de Sobrevivência

Resumo

Neste trabalho propomos um novo modelo de sobrevivência bivariado baseado na cópula Farlie-Gumbel-Morgenstern (FGM) com marginais seguindo a distribuição A para modelar dados completos ou na presença de observações censuradas. Para fins inferenciais, realizamos uma abordagem Bayesiana utilizando 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 de deleção de casos baseado na divergência $\psi$. Mostraremos sua aplicabilidade a conjuntos de dados simulados e reais. Todas as implementações computacionais serão realizadas utilizando os sistemas JAGS e R. (AU)