Abstrato

Estimação bayesiana em modelos de fragilidade binomial negativa composta partilhada

David D Hanagal* e Asmita T Kamble

Os modelos de fragilidade são utilizados na análise de sobrevivência para modelar a heterogeneidade não observada. Estudar tal heterogeneidade através da inclusão de um termo aleatório denominado fragilidade supõe-se que multiplique os riscos de todos os sujeitos na fragilidade partilhada. Estudamos a distribuição binomial negativa composta como distribuição de fragilidade e duas distribuições de base diferentes, nomeadamente a distribuição de Pareto e linear da taxa de falha neste artigo. É feito um estudo de simulação para comparar os valores reais dos parâmetros com o valor estimado. Desenvolvemos o procedimento de estimação bayesiana utilizando a técnica de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) para estimar os parâmetros dos modelos propostos. Tentámos ajustar os modelos propostos a um conjunto de dados de sobrevivência bivariados da vida real de McGrilchrist e Aisbett relacionados com a infeção renal. Além disso, apresentamos um estudo comparativo para os mesmos dados utilizando critérios de seleção de modelos e sugerimos um modelo melhor.