Modelos de Sobrevivência Bivariados Baseados na Cópula PVF

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Biondo, Thiago Ramos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de sobrevivência; Bayesian inference; Copula functions; Cópula PVF; Funções cópulas; Inferência bayesiana; PVF copula; Simulação; Simulation; Survival analysis
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-06082020-095824/

Uma alternativa desenvolvida para estudar associações entre os tempos de sobrevivência multivariados é o uso dos modelos baseados em funções cópulas. Neste trabalho, utilizamos o modelo de sobrevivência derivado da cópula PVF, baseada na distribuição Power Variance Function, para modelar a dependência de dados bivariados na presença de covariáveis e observações censuradas. Para fins inferenciais, realizamos uma abordagem Bayesiana usando métodos Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Algumas discussões sobre os critérios de seleção de modelos são apresentadas. Com o objetivo de detectar observações influentes utilizamos o método Bayesiano de análise de influência de deleção de casos baseado na divergência ψ. Por fim, ilustramos a aplicabilidade dos modelos propostos a conjuntos de dados simulados e reais.