Uma proposta de orientação para o uso de modelos contínuos em dados de sobrevivência discretos

Elisângela Candeias Biazatti; Eduardo Yoshio Nakano

doi:10.35819/remat2020v6i2id3906

Autores

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

Palavras-chave:

Análise de Sobrevivência, Censura Intervalar, Tempo de Falha Discreto, Observações Empatadas

Resumo

Modelos discretos não são populares em análise de sobrevivência. Isso se deve principalmente à escassez de trabalhos que abordam a análise de dados discretos na presença de censura. Desta forma, a possibilidade de analisar um conjunto de dados discretos por meio de um modelo contínuo certamente traz facilidade à análise desses dados. Neste contexto, este trabalho propõe guias de decisão que podem auxiliar um pesquisador decidir sobre o uso de um modelo contínuo na análise de dados de sobrevivência originalmente discretos. Esses guias de decisão foram obtidos por meio de simulações de Monte Carlo e levam em consideração o tamanho da amostra, o percentual de censura e a proporção de observações empatadas. Os guias de decisão foram aplicados em três conjuntos de dados obtidos na literatura e se mostrou uma forma simples de decidir quando um modelo contínuo pode ser considerado para o ajuste de dados discretos.

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Biografia do Autor

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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