Carga Horária
Teórica por semana |
Prática por semana |
Créditos |
Duração |
Total |
3 |
1 |
8 |
15 semanas |
120 horas |
Docentes responsáveis
Edwin Moises Marcos Ortega
Fábio Prataviera
Objetivo
O conjunto de técnicas e modelos estatísticos para a análise de dados cuja variável resposta é o tempo
até a ocorrência de um evento (por exemplo, morte de um indivíduo) é denominado Análise de
sobrevivência. Estes dados são frequentemente censurados, isto é, são observações incompletas em
que, por algum motivo não foi possível observar a ocorrência do evento. Neste sentido, serão
desenvolvidas e aplicadas técnicas de análise de sobrevivência em experimentos agronômicos e áreas
afins, mostrando as técnicas de estimação, verificação de ajuste dos modelos, análise de resíduos e
diagnósticos, assim como inferência e obtenção de intervalos de confiança. Os objetivos específicos são:
i). Estudar e determinar a distribuição dos tempos de falha; ii) Comparar os tempos de falha para
diferentes grupos. iii) Estudar o valor prognóstico de possíveis fatores de risco.
Conteúdo
1 Introdução 2. Conceitos básicos: tempo de falha, tipos de censura, represntação de dados de
sobrevivência. 3. Funções de interesse: Função de sobrevivência, função de risco, relação entre as
funções. 4. Métodos não-paramétricos para a análise de dados de sobrevivência: Estimador de Kaplan-
Meier, estimador atuarial ou tábua de vida, estimador de Nelson-Aalen, comparação de curvas de
sobrevivência. 5. Modelos de Riscos Proporcionais: Modelo de Regressão de Cox, estimação dos
parãmetros, verificação da suposição de riscos proporcionais de Cox e análise de resíduos. 6. Métodos
paramétricos para a análise de dados de sobrevivência: Distribuições básicas em análise de
sobrevivência (Exponencial, Weibull, Log-normal, Valor extremo, Gama generalizado, Weibull Múltiplo,
Weibull-exponenciado), Estimação dos parâmetros, intervalo de confiança dos parâmetros, escolha da
distribuição adequada. 7. Modelos de regressão em análise de sobrevivência: Modelos de regressão,
exponencial, Weibull, gama generalizada, inferência nos modelos de regressão e análise de resíduos e
diagnóstico. 8. Modelos de regressão com fração de cura. 9. Modelos de regressão bivariados com dados
censurados.10. Moelos de regressão com efeito aleatório.
Bibliografia
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