Modelos flexíveis para dados de tempos de vida em um cenário de riscos competitivos e mecanismos de ativação latentes

• Main Author: José Julio Flores Delgado
• Other Authors: Vicente Garibay Cancho
• Language: Portuguese
• Published: Universidade de São Paulo 2014
• Subjects: Distribuição exponencial generalizada; Distribuição série de potências; Esquemas de ativação; Fatores de risco latentes; Função de sobrevivência; Modelo de longa duração; Activation schemes; Cure rate model; Generalized exponential distribution; Latent risk factors; Power series series distribution; Survival function
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18092014-163743/

Na literatura da área da análise de sobrevivência existem os modelos tradicionais, ou sem fração de cura, e os modelos de longa duração, ou com fração de cura. Recentemente tem sido proposto um modelo mais geral, conhecido como o modelo com fatores de risco latentes com esquemas de ativação. Nesta tese são deduzidas novas propriedades que possuem a função de sobrevivência, a função de taxa de risco e o valor esperado, quando e considerado o modelo com fatores de risco latentes. Estas propriedades são importantes, já que muitos outros modelos que tem aparecido na literatura recentemente podem ser considerados como casos particulares do modelo com fatores de risco latentes. Além disto, são propostos novos modelos de sobrevivência e estes são aplicados a conjuntos de dados reais. Também é realizado um estudo de simulação e uma análise de sensibilidade, para mostrar a qualidade destes modelos === In the survival literature we can find traditional models without cure fraction and longterm models with cure fraction. A more general risk factor model with latent activation scheme has been recently proposed. In this thesis we deduce new properties for the survival function, hazard function and expected value for this model. Since many recent survival models can be regarded as particular cases of the risk factor model with latent activation scheme these properties are of great relevance. In addition we propose new survival models that are applied to real data examples. A simulation and sensibility analysis are also performed to asses the goodness of fit of these models