Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Gomes, Juliana Betini Fachini | - |
dc.contributor.author | Oliveira, Thaís Alvares de Carvalho | - |
dc.identifier.citation | OLIVEIRA, Thaís Alvares de Carvalho. Aplicação de técnicas de análise de sobrevivência para analisar eventos recorrentes. 2016. xiii, 53 f. Monografia (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016. | pt_BR |
dc.description | Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2016. | pt_BR |
dc.description.abstract | Esta monografia utiliza uma modelagem marginal como aplicação de técnicas de análise de sobrevivência a dados com eventos recorrentes. Os modelos Andersen & Gill e Peterson Williams e Peterson foram ajustados aos dados de diarreia infantil para avaliar o efeito da suplementação de vitamina A na redução da taxa da morbidade por diarreia. Os parâmetros do modelo foram estimados pelo método de máxima verossimilhança parcial e a proporcionalidade dos riscos foram testadas utilizando os resíduos padronizados de Schoenfeld. Foi utilizado um conjunto de dados reais para exemplificar a utilização dos modelos marginais, porém esses modelos não se comportaram da maneira esperada para os dados escolhidos. Os impasses foram devidamente explicados e foi proposta, ainda, outra abordagem. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Modelo de Cox (Estatística) | pt_BR |
dc.subject.keyword | Análise de sobrevivência | pt_BR |
dc.title | Aplicação de técnicas de análise de sobrevivência para analisar eventos recorrentes | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2017-01-11T12:35:15Z | - |
dc.date.available | 2017-01-11T12:35:15Z | - |
dc.date.submitted | 2016 | - |
dc.identifier.uri | http://bdm.unb.br/handle/10483/15644 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.description.abstract1 | This report aims to study the effeect of vitamin A supplementation on diarrhea morbidity rate and to do so, AG and PWP models were adjusted to a real data set. The models' parameters were estimated by the partial maximum likelihood and the proportional hazards assumption was tested by the padronized Schoenfeld residuals. It is important to highlight that the models did not produce the expected results and it was not possible to adjust one of the models. These obstacles were properly explained, and another approach was suggested. | pt_BR |
Aparece na Coleção: | Estatística
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