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dc.contributor.advisorSilva, José Luiz Padilha da, 1985-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Especialização em Data Science & Big Datapt_BR
dc.creatorSchneckenberg Filho, Dalton Luizpt_BR
dc.date.accessioned2024-02-08T19:44:31Z
dc.date.available2024-02-08T19:44:31Z
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/71057
dc.descriptionOrientador : Prof. José Luiz Padilhapt_BR
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Especialização em Data Science & Big Data.pt_BR
dc.descriptionInclui referências : p. 5.pt_BR
dc.description.abstractResumo : A análise de sobrevência é uma das áreas da estátistica que mais cresceu nas últimas duas décadas. A razão deste crescimento é o desenvolvimento e aprimoramento de técnicas estatísticas combinadas com computadores cada vez mais velozes. Este trabalho tem por objetivo utilizar conceitos do modelo semiparamétrico de sobrevivência, em especial o modelo de Cox, para modelar o tempo de vida de doentes portadores da doença de chagas. O modelo de Cox estima a função de risco e muitas vezes é interessante estimar o efeito das covariáveis. Desta forma Cox propôs o modelo semi-paramétrico de riscos proporcionais que permite a análise de dados resultantes de estudos do tempo de vida, onde a variável resposta é o tempo de ocorrência de um evento de interesse ajustado por covariáveis.pt_BR
dc.description.abstractAbstract : Survival analysis is one of the fastest growing areas of statistics in the past two decades. The reason for this growth is the development and improvement of statistical techniques combined with increasingly fast computers. This work aims to use concepts of the semi-parametric model of survival, especially the Cox model, to model the life span of patients with Chagas disease. Cox’s model estimates the risk function and it is often interesting to estimate the effect of covariates. In this way, Cox proposed the semi-parametric model of proportional risks that allows the analysis of data resulting from life time studies, where the response variable is the time of occurrence of an event of interest adjusted by covariates.pt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectAnálise de sobrevivência (Biometria)pt_BR
dc.subjectDoença de chagaspt_BR
dc.titleModelo de Regressão de Coxpt_BR
dc.typeTCC Especialização Digitalpt_BR


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