Modelo de regressao Weibull discreto com fracao de cura em dados de sobrevivencia
DOI:
https://doi.org/10.17268/sel.mat.2019.01.11Palabras clave:
Modelo de mistura, regressao, distribuicao Weibull discreta, algoritmo EMResumen
Este trabalho apresenta a formulacao de um modelo de regressao para dados de tempo discretos com fracao de cura. Para tanto, foi considerado um modelo de mistura, no qual os tempos sao modelados através da distribuicao Weibull discreta e a probabilidade de cura é modelada a partir de covariáveis utilizando a funcao de ligacao logito. Por se tratar de um modelo de mistura a estimacao dos parametros do modelo é feita via o algoritmo EM. O comportamento do algoritmo de estimacao é testado com vários experimentos de simulacao Monte Carlo e uma aplicacao em dados reais foi adicionada.Citas
Berkson J and Gage, R. P. Survival Curve for Cancer Patients Following Treatment, Journal of the American Statistical Association, 4(1952), pp. 501–515.
Brunello, G. H. V. and E. G. Nakano, Inferencia bayesiana no modelo Weibull discreto em dados com presenca de censuras, Tendencias em Matemática Aplicada e Computacional, 16(2015), pp. 97–110.
Byington, M. R. L. Estudo de fatores prognósticos em pacientes submetidos ao transplante de medula ´ossea para tratamento de leucemia mielóide cronica, Dissertacao de Mestrado em Saúde coletiva - Instituto de medicina social, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 1999.
Fernandes, L. M. Inferencia bayesiana em modelos discretos com fracao de cura, Dissertacao de Mestrado em Estatística – Departamento de Estatística, Universidade de Brasília, 2015.
McLachlan, G. and Peel, D. Finite Mixture Models, Wiley & Sons, Canada, 2000.
Nakagawa, T. and Osaki, S. The discrete weibull distribution, IEEE Transactions on Reliability, 24(1975), 300 – 301.
Nakano, E. Y. and Carrasco, C. G. Uma avaliacao do Uso de um Modelo Contínuo na Análise de Dados Discretos de Sobrevivencia, Tendencias em Matemática Aplicada e Computacional, 7(2006), 91 – 100.
Core Team, R. A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, http://www.R-project.org/, 2015.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
- Los autores/as conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo registrado con la licencia de atribución de Creative CommonsAtribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0) , que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.
- Los autores/as pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as a publicar su trabajo en Internet (por ejemplo en páginas institucionales o personales) antes y durante el proceso de revisión y publicación, ya que puede conducir a intercambios productivos y a una mayor y más rápida difusión del trabajo publicado(Consultar: efecto del acceso abierto).