1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)
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dc.creatorGiarola, Luciane Teixeira Passos-
dc.date.accessioned2014-10-11T02:04:20Z-
dc.date.available2014-10-11T02:04:20Z-
dc.date.issued2014-10-10-
dc.date.submitted2009-11-19-
dc.identifier.citationGIAROLA, L. T. P. Extensão para várias covariáveis do método de estimação da função de risco instantâneo do modelo aditivo de Aalen. 2009. 119 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4403-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectModelo de Aalenpt_BR
dc.subjectSuavizaçãopt_BR
dc.subjectDistribuições paramétricaspt_BR
dc.subjectBootstrappingpt_BR
dc.subjectAalen modelpt_BR
dc.subjectSmoothingpt_BR
dc.subjectParametric distributionspt_BR
dc.titleExtensão para várias covariáveis do método de estimação da função de risco instantâneo do modelo aditivo de Aalenpt_BR
dc.title.alternativeExtension to multiple covariates in the estimation of instantaneous risk function of the Aalen additive modelpt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Vivanco, Mário Javier Ferrua-
dc.contributor.referee1Giolo, Sueli Ruiz-
dc.contributor.referee2Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee3Menezes, Fortunato Silva de-
dc.contributor.referee4Cirillo, Marcelo Ângelo-
dc.contributor.referee5Leite, Carlos Artur Lopes-
dc.description.resumoO modelo aditivo de Aalen avalia o risco de ocorrência de determinado evento ao longo do tempo. O modelo é não paramétrico e estima apenas os riscos acumulados. Portanto, não se tem nenhuma informação a respeito do risco de ocorrência do evento em determinado instante. Assim, neste trabalho, desenvolveu-se um método de estimação da função de risco instantâneo considerando diversas covariáveis, utilizando-se funções de risco acumuladas obtidas de distribuições paramétricas para suavizar as curvas de riscos acumulados do modelo, estratificando os dados em parcelas. Para verificar a adequacidade dos riscos acumulados paramétricos aos riscos acumulados não paramétricos, implementou-se um teste de significância por meio de métodos de computação intensiva. Concluiu-se que na presença de duas covariáveis dicotômicas, os riscos acumulados do modelo de Aalen podem ser estimados estratificando o conjunto de dados e que tal metodologia pode ser utilizada em um conjunto de dados com qualquer quantidade de covariáveis. Concluiu-se, ainda, que o teste de adequacidade proposto controla o erro tipo I, para diferentes proporções médias de censura (p=0,30; 0,20; 0,10) e diferentes tamanhos amostrais (n=30, 50, 60, 90), sendo mais conservativo para pequenas proporções médias de censura.pt_BR
dc.description.resumoThe Aalen additive model assesses the risk of occurrence of an event over time. The model is non parametric and estimates only accumulated risks. So be has no information regarding the risk of occurrence of the event at a given time. Thus, this study developed a estimation of the instantaneous risk function considering several covariates, using accumulated risk functions obtained from parametric distributions to smooth cumulative risk by stratifying the data parcel. To check goodness of fit of the parametric curves cumulative risks to nonparametric cumulative risks, it was implemented a test through compute-intensive methods. It was concluded that in presence of two dichotomous covariates, the cumulative risk of model Aalen can be estimated stratifying the data set and that this methodology can be used in a data set with any NUMBER of covariates. It also was concluded that the test proposed of adequacy controls type I error for different average proportions censorship (p = 0.30, 0.20, 0.10) and different sample sizes (n = 30, 50, 60, 90), being more conservative for small average proportions of censorship.pt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
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