http://repositorio.unb.br/handle/10482/42926
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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2021_FlaviaAdrianePestanadeOliveira.pdf | 9,33 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Título: | Procedimentos de geração de dados de sobrevivência com censura à direita |
Autor(es): | Oliveira, Flávia Adriane Pestana de |
Orientador(es): | Nakano, Eduardo Yoshio |
Assunto: | Dados censurados Tempos de falha discretos Simulação Parâmetro de força-stress |
Data de publicação: | 16-Fev-2022 |
Data de defesa: | 29-Out-2021 |
Referência: | OLIVEIRA, Flávia Adriane Pestana de. Procedimentos de geração de dados de sobrevivência com censura à direita. 2021. 131 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. |
Resumo: | Este trabalho tem como objetivo apresentar metodologias para a geração de dados de sobrevivência com censura à direita. Foram apresentadas diversas metodologias para a geração de dados de sobrevivência contínuos e discretos segundo os mecanismos de censura do Tipo I, II e aleatório. Ademais, este trabalho também apresentou uma forma alternativa de gerar dados com censura aleatória, obtendo o indicador de censura por meio de uma distribuição de Bernoulli. Os resultados obtidos neste trabalho mostraram que o mecanismo de censura aleatória é o melhor para a geração de dados censurados à direita. Além disso, a metodologia de obtenção dos indicadores de censura por meio de uma distribuição Bernoulli se mostrou um método simples e eficaz de gerar dados com censura aleatória. |
Abstract: | In this work, we present methodologies for the generation of right censored survival data. Several methodologies for the generation of continuous and discrete survival data according to Type I, II and random censoring mechanisms were presented. We also presented an alternative way to generate data with random censoring, obtaining the censoring indicator through a Bernoulli distribution. The results obtained in this work showed that the mechanism of random censoring is the best for generating right censored data. In addition, the methodology for obtaining censoring indicators through a Bernoulli distribution proved to be a simple and efficient method of generating data with random censoring. |
Unidade Acadêmica: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Estatística (IE EST) |
Informações adicionais: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2021. |
Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Estatística |
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Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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