Joint modeling of longitudinal markers and survival data: an approach via dynamic hierarchical models

Descripción del Articulo

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Chiroque Solano, Pamela Massiel, Pamela M. Chiroque-Solano
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2018
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/2105
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Biometría
Estadística bayesiana
Modelos estadísticos
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description 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.
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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.Brasil. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro - FAPERJapplication/pdfengUniversidade Federal do Rio de JaneiroBRinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.esSuperintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDURegistro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATIreponame:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATIinstname:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitariainstacron:SUNEDUBiometríaEstadística bayesianaModelos estadísticosAnálisis de supervivencia (Biometría)https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Joint modeling of longitudinal markers and survival data: an approach via dynamic hierarchical modelsModelagem conjunta de marcadores longitudinais e de sobrevivência: uma abordagem via modelos hierárquicos dinâmicosinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de MatemáticaEstadísticaDoctora en Ciencias con mención en Estadísticahttp://purl.org/pe-repo/renati/level#doctorhttps://orcid.org/0000-0003-4913-321043661837Migon, Helio dos SantosGamerman, DaniOliveira da Fonseca, Thais CristinaNogueira Demarqui, FábioSoares Bastos, Leonardohttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALChiroqueSolanoPM.pdfChiroqueSolanoPM.pdfTesisapplication/pdf7729689https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/2105/1/ChiroqueSolanoPM.pdf749d9d7b4fb8cf34c1301c7ee14c156eMD51Autorizacion.pdfAutorizacion.pdfAutorización del registroapplication/pdf170211https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/2105/2/Autorizacion.pdf05f8b7e467e283315013a8f57736a146MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/2105/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTChiroqueSolanoPM.pdf.txtChiroqueSolanoPM.pdf.txtExtracted texttext/plain257552https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/2105/4/ChiroqueSolanoPM.pdf.txtb3ac5948074da9aadd007e807e0054c9MD54Autorizacion.pdf.txtAutorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain3048https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/2105/6/Autorizacion.pdf.txt4ef71bca942ef5f97d5c0e58881244deMD56THUMBNAILChiroqueSolanoPM.pdf.jpgChiroqueSolanoPM.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1341https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/2105/5/ChiroqueSolanoPM.pdf.jpgb4b16aa9725e4fecba320d1417d693d8MD55Autorizacion.pdf.jpgAutorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1642https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/2105/7/Autorizacion.pdf.jpgb12c69eb0de4fe64b59c9b4e17369ddfMD57renati/2105oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/21052023-06-23 10:29:41.131Registro Nacional de Trabajos de Investigaciónrenati@sunedu.gob.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