Uma avaliação do uso de um modelo contínuo na análise de dados discretos de sobrevivência

Propomos neste trabalho uma comparação dos resultados de análises de dados de sobrevivência utilizando dois modelos equivalentes, sendo um contínuo e outro discreto. Diz-se “modelos equivalentes” pois será utilizado um modelo cuja formulação original é contínua e através deste modelo, será gerado um modelo discreto correspondente

ESTIMAÇÃO INTERVALAR PARA OS PARÂMETROS DO MODELO EXPONENCIAL DISCRETO: UMA APLICAÇÃO PARA DADOS DE SOBREVIVÊNCIA

Este trabalho apresenta a utilização do modelo exponencial discreto (modelo geométrico) na análise de dados discretos, em particular, para dados de sobrevivência. Foram apresentadas a estimativa pontual e seus respectivos intervalos de confiança para o parâmetro do modelo. Este trabalho considerou a técnica de reamostragem bootstrap (paramétrica e não-paramétrica) como um procedimento alternativo adequado para construção de intervalos de confiança para o parâmetro do modelo exponencial discreto. A metodologia foi ilustrada através de dados simulados e por meio de uma aplicação em um conjunto de dados reais sobre o tempo até a rehospitalização de pacientes com esquizofrenia. Todos os procedimentos de estimação e simulações foram realizados através do software livre R

UM ESTUDO SOBRE O TAMANHO E PODER DO TESTE t-STUDENT PARA A MÉDIA VIA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO

Neste artigo avaliou-se o tamanho e o poder de um teste de hipóteses para a média conhecido como teste t-Student, através de um estudo de simulação de Monte Carlo, o qual foi implementado no software free R. Concluiu-se que o tamanho do teste está próximo do nível de significância do teste para diferentes tamanhos amostrais. Em relação ao poder do teste, concluiu-se que na medida em que se aumenta o tamanho da amostra ou o nível de significância do teste, o poder do teste aumenta, isto também ocorre quando o valor da média se distancia do valor fixado na hipótese nula. Entretanto, quanto menor é a variância dos dados, maior é o poder do teste

UM ESTUDO DO ERRO TIPO II EM UM TESTE DE HIPÓTESES PARA A MÉDIA

Neste trabalho avaliou-se a probabilidade de se cometer o erro tipo II em um teste de hipóteses para a média. Essa avaliação foi realizada através de um estudo de simulação conhecido como método de Monte Carlo, o qual foi implementado no software free R. Concluiu-se que na medida em que se aumenta o tamanho da amostra ou o nível de significância do teste, o erro tipo II diminui, isto também ocorre quando o valor real da média se distancia do valor fixado na hipótese nula. Entretanto, quanto maior é a variância dos dados, maior é a probabilidade de se cometer o erro tipo II. Ou seja, pode-se controlar este erro, em particular, através do tamanho amostral e do nível de significância do teste

O uso do modelo poli-log-logístico em análise de sobrevivência e confiabilidade

In survival analysis and reliability studies it is common we find data sets where several failure causes competing between themselves to cause the occurrence of the event of interest, such as the patient death or the failure of a certain component. However, in many experiments the cause of the patient death or the failure of the component can be unknow, leading to the latent competing risk problems. This kind of data can be modeled through the poly-log-logistic model, in particular, if the risk function is multimodal.Em análise de sobrevivência e confiabilidade, além de estudos que englobam apenas uma causa de falha, são comuns pesquisas em áreas médicas e industriais centradas em causas que competem entre si para causarem a ocorrência do evento de interesse, como o óbito do paciente ou a falha de um determinado componente. Entretanto, em minutos experimentos a causa de morte do paciente ou falha do componente pode ser desconhecida, dando origem aos chamados riscos competitivos latentes que podem ser modelados via modelo poli-log-logístico, em particular, se a função de risco for multimodal. Uma técnica de verificação gráfica para ajuste do modelo é apresentada

Inferência para os parâmetros do modelo poli-log-logístico

Consideremos inferência para o modelo poli-log-logístico, o qual surge no cenário de riscos competitivos, quando estes têm distribuição log-logística independente, e não conhecemos qual foi a causa responsável pela falha ou morte do indivíduo, e em particular se a função de risco for mulltimodal. O objetivo deste artigo é apresentar a técnica bootstrap como um procedimento de simulação que verifica empiricamente a validade do método usual de inferência e que se apresenta como um método alternativo de inferência, uma vez que os procedimentos usuais podem não ser válidos. E também possibilitar na presença de censuras, a construção de intervalos de confiança apropriados para os parâmetros do model

UM ESTUDO SOBRE A PROBABILIDADE DE GANHAR NA SENA DA MEGA-SENA

RESUMO: Neste trabalho apresentamos o cálculo probabilístico para ganhar na Mega-Sena, utilizando o modelo hipergeométrico. Também são apresentados alguns métodos disponibilizados na internet, em que seus autores prometem aumentar a chance de ganhar na Mega-Sena, no entanto, através da teoria da probabilidade, é discutido que tais métodos não são válidos. Palavras-chave: Independência de eventos. Loteria. Modelo hipergeométrico