Estimação em modelos de tempo de falha acelerado para dados de sobrevivência correlacionados

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Santos, Patrícia Borchardt
• Orientador(a): Valença, Dione Maria
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística
• Departamento: Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Modelos de tempo de falha acelerado; Dados correlacionados; Petróleo
• Palavras-chave em Inglês: Accelerated failure time models; Grouped data; Oil
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17007

We presented in this work two methods of estimation for accelerated failure time models with random e_ects to process grouped survival data. The _rst method, which is implemented in software SAS, by NLMIXED procedure, uses an adapted Gauss-Hermite quadrature to determine marginalized likelihood. The second method, implemented in the free software R, is based on the method of penalized likelihood to estimate the parameters of the model. In the _rst case we describe the main theoretical aspects and, in the second, we briey presented the approach adopted with a simulation study to investigate the performance of the method. We realized implement the models using actual data on the time of operation of oil wells from the Potiguar Basin (RN / CE).