Estimação em modelos de tempo de falha acelerado para dados de sobrevivência correlacionados

We presented in this work two methods of estimation for accelerated failure time models with random e_ects to process grouped survival data. The _rst method, which is implemented in software SAS, by NLMIXED procedure, uses an adapted Gauss-Hermite quadrature to determine marginalized likelihood. The second method, implemented in the free software R, is based on the method of penalized likelihood to estimate the parameters of the model. In the _rst case we describe the main theoretical aspects and, in the second, we briey presented the approach adopted with a simulation study to investigate the performance of the method. We realized implement the models using actual data on the time of operation of oil wells from the Potiguar Basin (RN / CE).

Apresentamos neste trabalho dois métodos de estimação para modelos de tempo de falha acelerado com efeito aleatório para tratar de dados de sobrevivência correlacionados. O primeiro método, que está implementado no software SAS, através do procedimento NLMIXED, utiliza a quadratura Gauss-Hermite adaptada para obter a verossimilhança marginalizada. O segundo método, implementado no software livre R, está baseado no método da verossimilhança penalizada para estimar os parâmetros do modelo. No primeiro caso descrevemos os principais aspectos teóricos e, no segundo, apresentamos brevemente a abordagem adotada juntamente com um estudo de simulação para investigar a performance do método. Realizamos uma aplicação dos modelos usando dados reais sobre o tempo de funcionamento de poços petrolíferos da Bacia Potiguar (RN/CE).