Avaliação e correções de testes de hipóteses em modelos de sobrevivência com fração de cura

Survival models deals with the modelling of time to event data. In certain situations, a share of the population can no longer be subjected to the event occurrence. In this context, the cure fraction models emerged. Among the models that incorporate a fraction of cured one of the most known is the promotion time model. In the present study we discuss hypothesis testing in the promotion time model with Weibull distribution for the failure times of susceptible individuals. Hypothesis testing in this model may be performed based on likelihood ratio, gradient, score or Wald statistics. The critical values are obtained from asymptotic approximations, which may result in size distortions in nite sample sizes. This study proposes bootstrap corrections to the aforementioned tests and Bartlett bootstrap to the likelihood ratio statistic in Weibull promotion time model. Using Monte Carlo simulations we compared the nite sample performances of the proposed corrections in contrast with the usual tests. The numerical evidence favors the proposed corrected tests. At the end of the work an empirical application is presented.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Os modelos de sobrevivência tratam do estudo do tempo até a ocorrência de um evento de interesse. Em algumas situações, uma proporção da população pode não estar mais sujeita à ocorrência do evento. Nesse contexto surgiram os modelos com fração de cura. Dentre os modelos que incorporam uma fração de curados um dos mais conhecidos é o modelo tempo de promoção. No presente trabalho abordamos inferências em termos de testes de hipóteses no modelo tempo de promoção assumindo a distribuição Weibull para os tempos de falha dos indivíduos suscetíveis. Os testes de hipóteses nesse modelo podem ser realizados com base nas estatísticas da razão de verossimilhanças, gradiente, escore ou Wald. Os valores críticos são obtidos através de aproximações assintóticas, que podem conduzir a distorções no tamanho do teste em amostras de tamanho finito. Nesse sentido, o presente trabalho propõe correções via bootstrap para os testes mencionados e Bartlett bootstrap para a estatística da razão de verossimilhanças no modelo tempo de promoção Weibull. Por meio de simulações de Monte Carlo comparamos o desempenho em amostras finitas das correções propostas com os testes usuais. Os resultados numéricos obtidos evidenciam o bom desempenho das correções propostas. Ao final do trabalho é apresentadaumaaplicação a dados reais.