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Migon, Helio dos Santos
Chiroque Solano, Pamela Massiel
Pamela M. Chiroque-Solano
2021-02-17T16:27:34Z
2021-02-17T16:27:34Z
2018
http://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/1596717
Busca realizar predicciones y ajustes de datos longitudinales y de supervivencia usando modelos jerárquicos dinámicos. Modelos para datos longitudinales y tiempo hasta ocurrir un evento de interés son propuestos en el contexto de modelaje conjunta. Estructuras de regresión diferentes para los datos longitudinales son presentadas con evolución basada en modelo linear dinámico jerárquico generalizado. La función de riesgo asume forma paramétrica y semiparamétrica. El procedimiento de inferencia es desenvuelto usando abordaje bayesiano. Cuatro conjuntos de datos son usados para ilustrar las metodologías propuestas. (es_PE)
Models for longitudinal and time-to-event data are proposed in the context of joint modeling. Three alternative regression models for the longitudinal data are presented with time evolution based on Generalized Hierarchical Dynamic Linear Model. These regression models are standard, quantile and Markov switching regression. For the survival baseline hazard function some parametric and semi-parametric forms are used and validated through simulated results. Some dependence relations are explored for the semiparametric function. In all proposals, the link between the two sub-models is a exible choice which is discussed. Inference procedure is developed under the Bayesian approach. Comparison metrics are adapted and used for model validation alongside standard metrics. Four data sets are used to illustrate the proposed methodologies. (en_US)
Brasil. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro - FAPERJ (es_PE)
application/pdf (es_PE)
eng (es_PE)
Universidade Federal do Rio de Janeiro (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es (es_PE)
Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDU (es_PE)
Registro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATI (es_PE)
Biometría (es_PE)
Estadística bayesiana (es_PE)
Modelos estadísticos (es_PE)
Análisis de supervivencia (Biometría) (es_PE)
Joint modeling of longitudinal markers and survival data: an approach via dynamic hierarchical models (es_PE)
Modelagem conjunta de marcadores longitudinais e de sobrevivência: uma abordagem via modelos hierárquicos dinâmicos (es_PE)
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis (es_PE)
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Matemática (es_PE)
Estadística (es_PE)
Doctora en Ciencias con mención en Estadística (es_PE)
BR (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor (es_PE)
https://orcid.org/0000-0003-4913-3210 (es_PE)
43661837
Migon, Helio dos Santos
Gamerman, Dani
Oliveira da Fonseca, Thais Cristina
Nogueira Demarqui, Fábio
Soares Bastos, Leonardo
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)

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