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Análise de sobrevivência aplicada (eBook)

Enrico Antônio Colosimo, Suely Ruiz Giolo (Autoren)

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2024 | 2. Auflage
380 Seiten
Editora Blucher (Verlag)
978-85-212-2197-5 (ISBN)

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Este livro aborda conceitos básicos, técnicas não paramétricas e modelos de regressão para a análise de dados de sobrevivência. São apresentados os modelos de Cox, de Aalen e o de fragilidade, bem como modelos para a análise de dados de sobrevivência intervalar e grupados. Os tópicos adicionais contemplados nesta segunda edição compreendem métodos e modelos para a análise de dados nos contextos de riscos competitivos e de fração de imunes. Com o propósito de ilustrar as metodologias expostas, vários exemplos reais são analisados no texto. Para a execução das análises foi adotado o software estatístico R, de domínio público. Os comandos utilizados estão no endereço eletrônico https://docs.ufpr.br/~giolo/asa. O livro é voltado para alunos de cursos de Estatística, bem como para alunos, profissionais e pesquisadores de outras áreas (Saúde, Biológicas, Ciências Humanas, Engenharias etc.), que tenham interesse em metodologias para a análise de dados de sobrevivência.

Professor do Departamento de Estatística da UFMG. Ph.D. em Estatística pela University of Wisconsin-Madison, Estados Unidos. Foi editor-chefe do Brazilian Journal of Probability and Statistics no período de 2019 a 2020. É coautor do livro Confiabilidade: análise de tempo de falha e testes de vida acelerados. Suas áreas de interesse são: métodos estatísticos em análise de sobrevivência, confiabilidade/sistemas reparáveis e dados longitudinais.

Erscheint lt. Verlag	10.6.2024
Verlagsort	São Paulo
Sprache	portugiesisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Schlagworte	análise de dados de sobrevivência • análise de dados em R • análise de dadps da área da saúde • análise de sobreviência • Análise de sobrevivência multivariada • Estatística • fração de imunes • Métodos estatísticos • Modelo aditivo de Aalen • modelo de fragilidade • Modelo de Regressão de Cox • Modelos de Regressão Paramétricos • Modelo semiparamétrico de Cox • Modelos probabilísticos • riscos competitivos • técnicas não paramétricas
ISBN-10	85-212-2197-5 / 8521221975
ISBN-13	978-85-212-2197-5 / 9788521221975

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