Inferência bayesiana no modelo Weibull discreto em dados com presença de censura

Abstract

Este trabalho apresenta uma inferência bayesiana da distribuição Weibull discreta em dados com presença de censuras. Foi proposto também um teste de significância genuinamente bayesiano (FBST - Full Bayesian Significance Test) para testar seu parâmetro de forma. Amostras da distribuição a posteriori dos parâmetros foram obtidas por meio de simulações via Markov Chain Monte Carlo (MCMC). A metodologia desenvolvida foi ilustrada em simulações e aplicada em um conjunto de dados sobre o tempo de sobrevivência de homens diagnosticados com AIDS. Todas as simulações e obtenções das estimativas foram realizadas com a linguagem R.This work presents a bayesian inference on discrete Weibull distribution with censored data. A Full Bayesian Significance Test (FBST) was proposed to test the shape parameter of model. Samples from the posterior distributions of parameters were numerically obtained by Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulations. This methodology was illustrated using simulated data and by application on a real database of survival times of men diagnosed with AIDS. All simulations and estimates were performed in R language