Full Bayesian Significance Test para dados de sobrevivência bivariados: seleção de modelos encaixados da Cópula PVF
Investigar e modelar a dependência existente em um conjunto de variáveis aleatórias é um tema amplamente discutido em estatística. Neste contexto, o uso de cópulas torna-se interessante por tratar-se de uma abordagem flexível que permite estudar, em um primeiro momento, as distribuições univariadas...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-27082021-142959 |
| Acesso em linha: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27082021-142959/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Análise de sobrevivência bivariada Archimedean copulas Bivariate survival analysis Cópulas arquimedianas Dependence Dependência Full bayesian significance test Model selection Seleção de modelos |
| Resumo: | Investigar e modelar a dependência existente em um conjunto de variáveis aleatórias é um tema amplamente discutido em estatística. Neste contexto, o uso de cópulas torna-se interessante por tratar-se de uma abordagem flexível que permite estudar, em um primeiro momento, as distribuições univariadas e, posteriormente, a estrutura de dependência. Em problemas práticos, conhecer a cópula que melhor conecta as distribuições marginais à função de distribuição conjunta não é uma tarefa simples. Em geral, vários modelos são ajustados de acordo com o tipo de dependência existente no conjunto de dados e algum critério de seleção é aplicado com o intuito de escolher o melhor modelo. Neste trabalho, utilizamos a família Arquimediana de dois parâmetros Power Variance Function (PVF), que inclui as cópulas de Clayton, Gumbel e Gaussiana Inversa (IG) como casos particulares ou casos limites, pois oferece uma abordagem unificada e flexível para ajustar modelos de cópulas amplamente utilizadas e propomos a utilização do Full Bayesian Significance Test (FBST) como critério de seleção de modelos encaixados. Validamos os resultados através de um estudo de simulação e ilustramos a utilidade da metodologia usando dados sobre os tempos de apendicectomia para gêmeos adultos. |
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