Tesis
Estimação bayesiana via cópulas para dados com censura intervalar bivariados
Fecha
2015-12-04Registro en:
PAIXÃO, Fábio de Araújo Jesus. Estimação bayesiana via copulas para dados com censura intervalar bivariados. 2015. 61 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Autor
Paixão, Fábio de Araújo Jesus
Institución
Resumen
Neste trabalho apresentamos uma metodologia bayesiana em dois est agios para estimar a fun ção de distribui ção conjunta entre tempos de sobrevivência bivariados, com censura intervalar. A estrutura de dependência das vari áveis foi representada por um modelo c ópula, em particular usando uma função da familia das cópulas arquimedianas. As distribui ções marginais foram modeladas assumindo tempos de falha simulados com distribui ção Weibull e ajustados seguindo o contexto bayesiano, utilizando o m étodo de simula ção MCMC (Monte Carlo via Cadeias de Markov) Metropolis-Hastings. Para a estima ção da fun ção de distribui ção conjunta foram simuladas amostras da distribui ção a posteriori conjunta, obtida via metodologia bayesiana com uso de fun ção c ópula. Os resultados experimentais demonstram que o m étodo proposto fornece estimativas satisfat órias quando os modelos marginais e de c ópulas são supostos corretamente. Todo o c ódigo foi implementado utilizando o software estatístico livre R.