Regressão quantílica para dados censurados
A regressão quantílica para dados censurados é uma extensão dos modelos de regressão quantílica que, por levar em consideração a informação das observações censuradas na modelagem, e por apresentar propriedades bastante satisfatórias, pode ser vista como uma abordagem complementar às metodologias tr...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-09072017-141021 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-09072017-141021/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Análise de sobrevivência Árvore de sobrevivência Censored data Dados censurados Estimador de Kaplan-Meier Kaplan-Meier estimator Kernel Quantile regression Regressão quantílica Survival analysis Survival tree |
| Sumario: | A regressão quantílica para dados censurados é uma extensão dos modelos de regressão quantílica que, por levar em consideração a informação das observações censuradas na modelagem, e por apresentar propriedades bastante satisfatórias, pode ser vista como uma abordagem complementar às metodologias tradicionais em Análise de Sobrevivência, com a vantagem de permitir que as conclusões inferenciais sejam tomadas facilmente em relação aos tempos de sobrevivência propriamente ditos, e não em relação à taxa de riscos ou a uma função desse tempo. Além disso, em alguns casos, pode ser vista também como metodologia alternativa aos modelos clássicos quando as suposições destes são violadas ou quando os dados são heterogêneos. Apresentam-se nesta dissertação três técnicas para modelagem com regressão quantílica para dados censurados, que se diferenciam em relação às suas suposições e forma de estimação dos parâmetros. Um estudo de simulação para comparação das três técnicas para dados com distribuição normal, Weibull e log-logística é apresentado, em que são avaliados viés, erro padrão e erro quadrático médio. São discutidas as vantagens e desvantagens de cada uma das técnicas e uma delas é aplicada a um conjunto de dados reais do Instituto do Coração do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo. |
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