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Dados de sobrevivência multivariados na presença de covariáveis e observações censuradas: uma abordagem bayesiana

By Carlos Aparecido dos Santos

Abstract

Nesta tese introduzimos uma analise Bayesiana para dados de sobrevivencia multivariados, na presenca de um vetor de covariaveis e observacoes censuradas. Diferentes fragilidadesou variaveis latentes sao consideradas para capturar a correlacao existente entre os tempos de sobrevivencia, para o mesmo indivıduo. Tambem apresentamos uma analise Bayesiana para algumas das mais populares distribuicoes exponenciais bivariadas introduzidas na literatura. Uma analise Bayesiana tambem e introduzida para a distribuicao exponencial bivariada de Block & Basu, usando metodos MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) e considerando os tempos de sobrevivencia na presenca de covariaveis e dados censurados. Em outro topico, introduzimos uma analise Bayesiana para dados de sobrevivencia bivariados na presenca de covariaveis e observacoes censuradas, assumindo diferentes distribuicoes bivariadas Weibull derivadas de algumas funcoes copulas existentes. Uma grande simplificacao computacional para simular amostras da distribuicao a posteriori conjunta de interesse e obtida usando o software WinBUGS. Ilustracoes numericas sao introduzidas considerando conjunto de dados reais, para cada uma das metodologias propostas.In this work, we introduce a Bayesian Analysis for survival multivariate data in the presence of a covariate vector and censored observations. Different frailtiesor latent variables are considered to capture the correlation among the survival times for the same individual. We also introduce a Bayesian analysis for some of the most popular bivariate exponential distributions introduced in the literature. A Bayesian analysis is also introduced for the Block & Basu bivariate exponential distribution using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods and considering lifetimes in presence of covariates and censored data. In another topic, we introduce a Bayesian Analysis for bivariate lifetime data in the presence of covariates and censoring data assuming different bivariate Weibull distributions derived from some existing copula functions. A great computational simplification to simulate samples for the joint posterior distribution is obtained using the WinBUGS software. Numerical illustrations are introduced considering real data sets considering every proposed methodology

Topics: Análise de sobrevivência, Inferência bayesiana, Cópula, Algorítmos MCMC, Dados censurados, Distribuições bivariadas Weibull, Distribuição exponencial bivariada de Block & Basu, Álise Bayesiana, Covariáveis, ESTATISTICA, Bivariate Weibull distributions, Block & Basu bivariate exponential distribution, Copula functions, MCMC methods, Bayesian analysis, Censoring data, Covariates, ESTATISTICA
Publisher: Universidade Federal de São Carlos
Year: 2010
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.BDTD_UFSCAR:oai:ufscar.br:3090
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