Neste livro são apresentados conceitos básicos, técnicas não-paramétricas e os principais modelos probabilísticos e de regressão utilizados na análise de dados de sobrevivência. Dentre os modelos, pode-se citar o de Cox, o aditivo de Aalen, o de fragilidade gama e alguns modelos para dados de censura intervalar e grupados. Diversos exemplos reais provenientes, na sua maioria, de situações clínicas, são analisados e ilustram as técnicas e modelos apresentados. Para obtenção dos resultados estatísticos é utilizado o pacote estatístico R, cujos comandos são descritos no texto. De modo geral, este livro pode ser utilizado por alunos de graduação e de pós-graduação em Estatística, bem como por alunos, profissionais e pesquisadores de outras áreas (médica, biológica, etc.) que tenham interesse em análise 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.
Professora do Departamento
de Estatística da UFPR. Licenciada em Matemática
e Bacharel em Estatística pela Unesp, Mestre em Estatística pela Unicamp
e Doutora em Estatística e Experimentação Agronômica pela Esalq-USP e pela
Lancaster University, Inglaterra. Realizou pós-doutorado em Ciências Biológicas
no InCor-FMUSP e no IME-USP. É autora do livro Introdução à análise de dados
categóricos com aplicações.
1 - Conceitos Básicos e Exemplos
2 - Técnicas Não-Paramétricas
3 - Modelos Probabilísticos
4 - Modelos de Regressão Paramétricos
5 - Modelo de Regressão de Cox
6 - Extensões do Modelo de Cox
7 - Modelo Aditivo de Aalen
8 - Censura Intervalar e Dados Grupados
9 - Análise de Sobrevivência Multivariada
Apêndice
Referências Bibliográficas