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http://hdl.handle.net/1843/73801
Tipo: | Artigo de Periódico |
Título: | Análise de dados de sobrevivência espacialmente correlacionados |
Título(s) alternativo(s): | Analysis of spatially correlated survival data |
Autor(es): | Calisto Manuel Máquina Fábio Nogueira Demarqui Marcos Oliveira Prates Nerilson Terra Santos |
Resumo: | O ajuste de modelos de fragilidade para dados de sobrevivência espacialmente correlacionados é discutido. Considerando uma abordagem Bayesiana completamente paramétrica, o modelo ICAR (intrinsically conditional autoregressive) é assumido para a distribuição das fragilidades, enquanto a distribuição de base dos tempos de sobrevivência é modelada pela distribuição Weibull. Um critério para a seleção de modelos Bayesianos é discutido. Uma descrição detalhada de como utilizar o software Rem conjunto com o software OpenBUGS para realizar inferência em modelos de sobrevivência espacial é fornecida. A análise de um banco de dados reais envolvendo pacientes diagnosticados com câncer de bexiga no estado de Connecticut, EUA, é apresentada. |
Abstract: | A survival frailty model for spatially correlated lifetime data is discussed. By considering a completely parametric Bayesian approach, the intrinsically conditional autoregressive (ICAR) model is assumed for the frailty distribution, whereas the base distribution of lifetimes is modeled by the Weibull distribution. A Bayesian model selection criterion is discussed. A detailed description of how to use the R software along with OpenBUGS software to carry out inferences on the survival frailty model is provided. The analysis of a real data set involving patients diagnosed with bladder cancer in the state of Connecticut, USA, is presented. |
Assunto: | Estatística Modelos Weibull - Métodos estatísticos Inferência bayesiana |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Instituição: | UFMG |
Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
Identificador DOI: | https://doi.org/10.28951/rbb.v37i4.386 |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/73801 |
Data do documento: | 2019 |
metadata.dc.url.externa: | https://biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/386 |
metadata.dc.relation.ispartof: | Brazilian Journal of Biometrics |
Aparece nas coleções: | Artigo de Periódico |
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