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Extensão para várias covariáveis do método de estimação da função de risco instantâneo do modelo aditivo de Aalen
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
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Resumo
O 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.
The 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.
The 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.
Abstract
Descrição
Área de concentração
Estatística e Experimentação Agropecuária
Linha de pesquisa
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
GIAROLA, 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.