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dc.contributor.advisorReinaldo, Luciana Moura-
dc.contributor.authorSiqueira, Thales da Silva-
dc.date.accessioned2018-04-17T14:19:17Z-
dc.date.available2018-04-17T14:19:17Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationSIQUEIRA, Thales da Silva. Introdução ao modelo de Cox. 36 f. TCC (graduação em Ciências Atuárias ) - Universidade Federal do Ceará, Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade, Fortaleza-CE, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/31146-
dc.description.abstractOne of the most applied models in survival analysis is the Cox regression model. Its techniques can be used in medicine, engineering, insurance analysis and even to analyze the risk of a customer becoming a defaulter, that is, this Model is different from the others because of its wide application in several areas and because it is a semi-parametric model, which allows it to make use of covariates associated with the individuals present in the study, such as, for example, age, sex, preexisting diseases , Income, educational level, place of residence, among others, so that it can model the effect of these covariates on the survival time of the individual, which is the main objective of the survival analysis. The objective of this monograph is to make an introduction about the semi-parametric Cox regression model, including the methods of adaptation and adjustment to survival data, providing a brief study on the survival analysis. The theory studied is illustrated with an application of the model to a set of data from patients with advanced lung cancer, where the time to death is analyzed, which in this study is the event of interest. The survival package was used in software R for model adjustment.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectModelo semi-paramétricopt_BR
dc.subjectModelo de Coxpt_BR
dc.titleIntrodução ao modelo de Coxpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrUm dos modelos mais aplicados na análise de sobrevivência é o modelo de regressão de Cox. Suas técnicas podem ser utilizadas na medicina, na engenharia, na análise de seguros e até mesmo para analisar o risco de um cliente se tornar inadimplente, ou seja, este modelo se diferencia dos demais por sua ampla aplicação em diversas áreas e pelo fato de ser um modelo semi-paramétrico, o que lhe permite fazer uso de covariáveis associadas aos indivíduos presente no estudo, como por exemplo, idade, sexo, doenças pré-existentes, renda, grau de escolaridade, local de residência, entre outras, para que desta forma possa modelar o efeito dessas covariáveis sobre o tempo de sobrevivência do indivíduo, que é o objetivo principal da análise de sobrevivência. O objetivo desta monografia foi realizar uma introdução sobre o modelo semi-paramétrico de regressão de Cox, incluindo os métodos de adequação e ajuste aos dados de sobrevivência, proporcionando um breve estudo sobre a análise de sobrevivência. A teoria estudada foi ilustrada com uma aplicação do modelo à um conjunto de dados de pacientes com câncer avançado de pulmão, onde foi analisado o tempo até a morte, que nesse estudo foi considerado o evento de interesse. A aplicação e os resultados encontrados foram satisfatórios, pois através da análise da significância das covariáveis e da análise dos resíduos, foi encontrado o melhor modelo. Utilizou-se o pacote survival no software R para ajuste do modelo.pt_BR
Aparece nas coleções:CIÊNCIAS ATUARIAIS - Monografias

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