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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 |
primer Tutor: | Fábio Nogueira Demarqui |
primer miembro del tribunal : | Cristiano de Carvalho Santos |
Segundo miembro del tribunal: | Enrico Antônio Colosimo |
Tercer miembro del tribunal: | Jeremias da Silva Leão |
Resumen: | 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 |
Asunto: | Estatística – Teses Análise de sobrevivência (Biometria) – Teses Análise de regressão – Teses |
Idioma: | eng |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Institución: | UFMG |
Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA |
Curso: | Programa de Pós-Graduação em Estatística |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/39046 |
Fecha del documento: | 13-may-2021 |
Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado |
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