Utilize este link para identificar ou citar este item:
https://bdm.unb.br/handle/10483/27883
| Título: | Modelo de regressão Log-Logístico para dados grupados na presença de censura |
| Autor(es): | Viegas, Daniel Lima |
| Orientador(es): | Gomes, Juliana Betini Fachini |
| Assunto: | Regressão logística (Estatística) Distribuição log-logística Algoritmos de computador |
| Data de apresentação: | 2018 |
| Data de publicação: | 2-Jul-2021 |
| Referência: | VIEGAS, Daniel Lima. Modelo de regressão Log-Logístico para dados grupados na presença de censura. 2018. 49 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018. |
| Resumo: | Neste trabalho é proposto um modelo de regressão Log-Logístico para dados
de sobrevivência grupados. Este tipo de modelagem é realizada quando o banco de
dados em questão possui muitos empates nos tempos, ou seja, quando os tempos se
repetem muitas vezes. Para o desenvolvimento do modelo foi utilizada a distribuição
Log-Logística que tem se mostrado bastante flexível em situações práticas. Para a
estimação dos parâmetros do modelo foi utilizado o algoritmo computacional BFGS.
Por fim, dois bancos de dados reais foram utilizados para exemplificar o ajuste do
modelo de regressão proposto. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018. |
| Licença: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. |
| Aparece na Coleção: | Estatística
|
Todos os itens na BDM estão protegidos por copyright. Todos os direitos reservados.