A proposal for guidance on the use of Continuous Models in discrete-data survival

Authors

  • Elisângela Candeias Biazatti Universidade Federal de Rondônia (UNIR), Departamento de Matemática e Estatística (DME), Ji-Paraná, RO, Brasil https://orcid.org/0000-0002-2264-9850
  • Eduardo Yoshio Nakano Universidade de Brasília (UnB), Departamento de Estatística (EST), Brasília, DF, Brasil https://orcid.org/0000-0002-9071-8512

DOI:

https://doi.org/10.35819/remat2020v6i2id3906

Keywords:

Survival Analysis, Interval Censoring, Discrete Time Failure, Tied Observations

Abstract

Discrete models are not popular in survival analysis. This mainly occurs due to the lack of works modeling censored discrete data. Thus, the possibility of analyzing discrete data sets through a continuous model certainly makes this analysis a little easier. In this context, this paper proposes decision guides to help a researcher to decide about the use of a continuous model in the analysis of originally discrete-data survival. These decision guides were obtained through Monte Carlo simulations, considering the sample size, the censored percentages and the proportion of ties observations. The decision guides were applied in three data sets obtained in the literature and which showed a simple way to decide when a continuous model can be considered to modelling discrete data.

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Author Biographies

Elisângela Candeias Biazatti, Universidade Federal de Rondônia (UNIR), Departamento de Matemática e Estatística (DME), Ji-Paraná, RO, Brasil

Possui Graduação em Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal de Rondônia - UNIR (2014). Especialização em Docência do Ensino Superior (2016). Mestrado em Estatística pela Universidade de Brasília - UnB (2017). É professora do Departamento de Matemática e Estatística da Universidade Federal de Rondônia - Campus Ji-Paraná. Atualmente é Doutoranda em Estatística pela Universidade Federal de Pernambuco - UFPE.

Eduardo Yoshio Nakano, Universidade de Brasília (UnB), Departamento de Estatística (EST), Brasília, DF, Brasil

Possui graduação em Estatística pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2000), mestrado em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2002) e doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2010). É professor do Departamento de Estatística da Universidade de Brasília desde 2003. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, atuando principalmente em aplicações médicas e biológicas. Seus temas preferidos são testes de hipóteses e predições bayesianas.

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Published

2020-07-25

How to Cite

BIAZATTI, E. C.; NAKANO, E. Y. A proposal for guidance on the use of Continuous Models in discrete-data survival. REMAT: Revista Eletrônica da Matemática, Bento Gonçalves, RS, v. 6, n. 2, p. e4002, 2020. DOI: 10.35819/remat2020v6i2id3906. Disponível em: https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/3906. Acesso em: 22 jul. 2024.

Issue

Vol. 6 No. 2 (2020)

Section

Matemática Pura e/ou Aplicada

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