Inferência para os parâmetros do modelo poli-log-logí­stico

Cleber Giugioli Carrasco; Francisco Louzada-Neto

doi:10.4025/actascitechnol.v23i0.2791

Inference for the parameter of poli-log-logistic model

Authors

Cleber Giugioli Carrasco UFSCAR
Francisco Louzada-Neto UFSCAR

DOI:

https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v23i0.2791

Keywords:

análise de sobrevivência e confiabilidade, estimação de máxima verossimilhança, função de risco, modelo poli-log-logístico, riscos competitivos latentes, técnica bootstrap

Abstract

The Poly-log-logistic model arises in competing risk scenarios when risks have an independent log-logistic distribution and the cause of failure or death of individual remains unknown, especially if the hazard function is multimodal. The bootstrap technique is used as a simulation procedure to verify empirically the validity of the usual inference model. It is an alternative inference method since usual procedures may not be valid. The construction of appropriate confidence intervals is undertaken in the presence of censored data

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Author Biography

Francisco Louzada-Neto, UFSCAR

Possui graduação em Bacharelado em Estatistica pela Universidade Federal de São Carlos (1988), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1991) e doutorado em Estatística pela Universidade de Oxford (1998). Atualmente é: professor adjunto da Universidade Federal de São Carlos, coordenador da pós-graduação em estatística da UFSCar e do Centro de Estudos do Risco (CER), editor do Relatório Técnico do DEs UFSCar, da Revista brasileira de estatística e do Projeto Fisher. Tem experiência na área de Estatística, com ênfase em Análise de Sobrevivência e Confiabilidade, atuando principalmente nos seguintes temas: bayesian analysis, inferencia bayesiana, accelerated lifetime tests, weibull model e modelos de risco Currículo Lattes

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PDF (Português (Brasil))

Published

2008-05-05

How to Cite

Carrasco, C. G., & Louzada-Neto, F. (2008). Inference for the parameter of poli-log-logistic model. Acta Scientiarum. Technology, 23, 1519–1522. https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v23i0.2791

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Vol. 23 (2001)

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