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
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 1999
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 1999
• Área de 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
• Instituição Anfitriã: 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)