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Uso de algoritmos MCMC (Monte Carlo com Cadeias de Markov) em análise bayesiana de dados de sobrevivência

Processo: 98/12138-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Vigência (Início): 01 de janeiro de 1999
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 1999
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Jorge Alberto Achcar
Beneficiário:Jorge Alberto Achcar
Pesquisador Anfitrião: Robert Kass
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa: Carnegie Mellon University (CMU), Estados Unidos  
Assunto(s):Inferência bayesiana   Método de Monte Carlo   Cadeias de Markov
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Analise Bayesiana | Metodos Mcmc | Modelos De Sobrevivencia | Reparametrizacao

Resumo

Muitos modelos paramétricos usados em análise de sobrevivência podem envolver muitos parâmetros, dados censurados (censuras à direita ou por intervalo) e covariáveis. Nesses modelos utilizaremos algoritmos MCMC para a obtenção de inferências de interesse e validação do modelo. Também estudaremos reparametrizações. (AU)

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