A Bayesian Analysis in the Presence of Covariates for Multivariate Survival Data: An example of Application


Autoria(s): SANTOS, Carlos Aparecido; ACHCAR, Jorge Alberto
Contribuinte(s)

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

Data(s)

20/10/2012

20/10/2012

2011

Resumo

In this paper, we introduce a Bayesian analysis for survival multivariate data in the presence of a covariate vector and censored observations. Different ""frailties"" or latent variables are considered to capture the correlation among the survival times for the same individual. We assume Weibull or generalized Gamma distributions considering right censored lifetime data. We develop the Bayesian analysis using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods.

En este artículo, se introduce un análisis bayesiano para datos multivariados de sobrevivencia en presencia de un vector de covariables y observaciones censuradas. Diferentes "fragilidades" o variables latentes son consideradas para capturar la correlación entre los tiempos de sobrevivencia para un mismo individuo. Asumimos distribuciones Weibull o Gamma generalizadas considerando datos de tiempo de vida a derecha. Desarrollamos el análisis bayesiano usando métodos Markov Chain Monte Carlo (MCMC).

Identificador

REVISTA COLOMBIANA DE ESTADISTICA, BOGOTÁ, v.34, n.1, p.111-131, 2011

0120-1751

http://producao.usp.br/handle/BDPI/28783

http://apps.isiknowledge.com/InboundService.do?Func=Frame&product=WOS&action=retrieve&SrcApp=EndNote&UT=000294416200007&Init=Yes&SrcAuth=ResearchSoft&mode=FullRecord

Idioma(s)

eng

Publicador

UNIV NAC COLOMBIA, DEPT ESTADISTICA

BOGOTÁ

Relação

Revista Colombiana de Estadistica

Direitos

restrictedAccess

Copyright UNIV NAC COLOMBIA, DEPT ESTADISTICA

Palavras-Chave #Bayesian methods #Bivariate distribution #MCMC methods #Survival distribution #Weibull distribution #distribución bivariada #distribución de sobrevivencia #distribución Weibull #métodos bayesianos #métodos MCMC #REGRESSION #MODELS #Statistics & Probability
Tipo

article

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