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Área de concentração: 104131 - Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

Criação: 18/12/2018

Nº de créditos: 10

Carga horária:

Teórica Por semana	Prática Por semana	Estudos Por semana	Duração	Total
3	1	6	15 Semanas	150 Horas

Docentes responsáveis:

Mário de Castro Andrade Filho
Vicente Garibay Cancho

Objetivos:

Apresentar de forma abrangente análise bayesiana aplicada a modelos para dados de sobrevivência, explorando aspectos práticos e teóricos.

Justificativa:

A disciplina é importante para o conhecimento dos procedimentos inferenciais bayesianos na análise de dados de sobrevivência.

Conteúdo:

Modelos paramétricos; modelos com pontos de mudança; modelos semiparamétricos; modelos de sobrevivência multivariados; modelos de fragilidade; modelos de riscos competitivos e multiestado; modelos de sobrevivência com fração de cura; comparação de modelos: seleção de variáveis, critério de informação bayesiano; modelagem conjunta de dados longitudinais e dados de sobrevivência; outros tópicos.

Forma de avaliação:

Provas, lista de exercícios e trabalhos.

Observação:

Nenhuma.

Bibliografia:

Fundamentais:
Ibrahim, J. G. ; Chen, M.-H. and Sinha, D. (2001). Bayesian Survival Ana/ysis. Springer: New York.
Klein, J.P.; Van Howwelingen, H.C, Ibrahim, J. G. And Scheike, T. H. (2014). Handbook of Survival Analysis. Chapman & Hall/CRC.
Complementares (se houver):
Beyersmann, J.; Allignol, A.; Schumacher, M. (2012) Competing Risks and Multistate Models with R. Springer: New York.
Cook, R. J.; Lawless, J. F. (2007). The Statistical Analysis of Recurrent Events. Springer: New York.
Hougaard, P. (2000) Analysis of Multivariate Survival Data. Springer: New York.
Lawless, J. F. (2003). Statistical Models and Methods for Lifetime Data, Second Edition. Wiley: Hoboken.