KGsurv: an R package to fit the Kumaraswamy-G family of distributions for survival data

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Caio Gabriel Barreto Balieiro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; Brasil; ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA; Programa de Pós-Graduação em Estatística; UFMG
• Palavras-chave em Português: Kumaraswamy-G; survival analysis; regression models; KGsurv package.; Estatística – Teses; Análise de sobrevivência (Biometria) – Teses; Análise de regressão – Teses
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/39046; https://orcid.org/0000-0003-2332-4457

Neste trabalho, foi proposto um novo pacote em linguaguem R (denominado KGsurv) utilizando algoritmos implementados no software Stan, para modelar novos modelos baseados na família de distribuições Kumaraswamy-G. Nós apresentamos os modelos de regressão Kumaraswamy-G para as seguintes classes: riscos proporcionais, chances proporcionais e tempo de vida acelerado considerando as distribuições Exponencial, Weibull, Gamma, Log-logística, e Log-normal para modelar a distribuição de G. Neste trabalho, a abordagem frequentista foi considerada para estimar os parâmetros dos modelos com dados de sobrevivência censurados à direita sob o pressuposto de um mecanismo de censura não informativo. Por fim, foram apresentadas aplicações utilizando três conjuntos de dados reais já utilizados na literatura de análise de sobrevivência para verificar os resultados dos modelos implementados no pacote KGsurv