Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/39046
Tipo: Dissertação
Título: KGsurv: an R package to fit the Kumaraswamy-G family of distributions for survival data
Título(s) alternativo(s): KGsurv: um pacote R para a família de distribuições Kumaraswamy-G para dados de sobrevivência
Autor(es): Caio Gabriel Barreto Balieiro
Primeiro Orientador: Fábio Nogueira Demarqui
Primeiro membro da banca : Cristiano de Carvalho Santos
Segundo membro da banca: Enrico Antônio Colosimo
Terceiro membro da banca: Jeremias da Silva Leão
Resumo: In this work, a new package in language R (called KGsurv) was proposed using algorithms implemented in Stan software, to model new models based on the Kumaraswamy-G family of distributions. We present the Kumaraswamy-G regression models for the following classes: proportional hazards, proportional odds, and accelerated failure time considering Exponential, Weibull, Gamma, Log-logistics, and Log-normal distributions to model the G distribution. In this work, the frequentist approach was considered to estimate the parameters of the models with right-censored survival data under the assumption of a non-informative censoring mechanism. Finally, applications were presented using three real data sets widely used in the survival analysis literature to verify the results of the models implemented in the KGsurv package.
Abstract: Neste trabalho, foi proposto um novo pacote em linguaguem R (denominado KGsurv) utilizando algoritmos implementados no software Stan, para modelar novos modelos baseados na família de distribuições Kumaraswamy-G. Nós apresentamos os modelos de regressão Kumaraswamy-G para as seguintes classes: riscos proporcionais, chances proporcionais e tempo de vida acelerado considerando as distribuições Exponencial, Weibull, Gamma, Log-logística, e Log-normal para modelar a distribuição de G. Neste trabalho, a abordagem frequentista foi considerada para estimar os parâmetros dos modelos com dados de sobrevivência censurados à direita sob o pressuposto de um mecanismo de censura não informativo. Por fim, foram apresentadas aplicações utilizando três conjuntos de dados reais já utilizados na literatura de análise de sobrevivência para verificar os resultados dos modelos implementados no pacote KGsurv
Assunto: Estatística – Teses
Análise de sobrevivência (Biometria) – Teses
Análise de regressão – Teses
Idioma: eng
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Departamento: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
Curso: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/39046
Data do documento: 13-Mai-2021
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Dissertação_Caio_Balieiro.pdf1.63 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.