Modelos log-simétricos com fração de cura

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Rocha, Joyce Bezerra
Orientador(a): Valença, Dione Maria
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA APLICADA E ESTATÍSTICA
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25823
Resumo: Os modelos de longa duração são de grande interesse na modelagem estatística que envolve dados referentes ao tempo até a ocorrência de um determinado evento em que uma parcela da população é imune ao mesmo. Para estes modelos, também conhecidos com modelos de sobrevivência com fração de cura, existem na literatura diversas propostas para a modelagem com abordagem paramétrica. Este trabalho tem como objetivo propor e estudar propriedades do modelo de longa duração considerando que a distribuição de probabilidade para modelar os tempos dos indivíduos susceptíveis segue algum modelo da classe log-simétrica de distribuições. Esta classe de distribuições é caracterizada por distribuições contínuas, estritamente positivas e assimétricas, incluindo distribuições como, por exemplo, log-t-Student, log-logística I, log-logística II, log-normal-contaminada, logexponencial-potência e log-slash, entre outras. A classe log-simétrica é bastante exível para incluir distribuições bimodais e acomodar outliers. Neste modelo, chamado aqui de modelo log-simétrico com fração de cura, as variáveis explicativas são incluídas no parâmetro associado à fração de cura. Avaliamos o desempenho do modelo proposto por meio de amplos estudos de simulação e, nalmente, consideramos uma aplicação a dados reais em um estudo que busca identi car fatores que in uenciam na imunidade a reações hansênicas de pacientes portadores de hanseníase.