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A Multiple Time Scale Survival Model with a Cure FractionFrancisco Louzada-NetoCER-DEs, Universidade Federal de São CarlosJuliana CobreCER-DEs, Universidade Federal de São CarlosMany recent survival studies propose modeling data with a cure fraction, i.e., data in which part ofthe population is not susceptible to the event of interest. This event may occur more than once for thesame individual (recurrent event). We than have a scenario of recurrent event data in the presence ofa cure fraction, which may appear in various areas such as oncology, finance, industries, among others.This paper proposes a multiple time scale survival model to analyze recurrent events using a cure fraction.The objective is to analyze the efficiency of certain intervention to extinguish the studied event, in termsof covariates and censuring. All estimates were obtained using a sampling based approach, which allowsinformation to be input beforehand with lower computational effort. Simulations were realized basedon a clinical scenario in order to observe some frequentist properties of the estimation procedure in thepresence of small and moderate sample sizes. An application on a set of real mammary tumor data isprovided.95
Medidas do Valor Preditivo de um Modelo Bayesiano LogísticoAplicado a Dados de CréditoFrancisco Louzada-NetoCER-DEs-UFSCarPaulo Henrique Ferreira da SilvaCER-DEs-UFSCarPara diminuir o risco de decisões errôneas na concessão de crédito para clientes, métodos estatísticostêm sido extensivamente empregados para descrever a habilidade de modelos de classificação. A qualidadeda previsão de um modelo pode ser avaliada a partir de medidas como sensibilidade, especificidade, os valoresde predição positivo e negativo e a acurácia. Bem como via gráficos da sensibilidade/especificidade,comumente chamados de curva ROC, os quais permitem contemplar a capacidade preditiva de um modelode classificação bem como comparar modelos concorrentes através de sua escala. Neste trabalho,descrevemos um procedimento Bayesiano para modelagem de dados dicotômicos (Regressão LogísticaBayesiana), o qual permite adicionar à modelagem o conhecimento de um especialista, aproveitandoassim um conhecimento externo à base de dados, usualmente presentes em situações práticas. Dadosextraídos de uma carteira de um banco ilustram a metodologia. Um estudo de simulação é realizadopara verificar a adequabilidade das medidas preditivas.96
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Medidas do Valor Preditivo de um Modelo Bayesiano LogísticoAplicado a Dados de CréditoFrancisco Louzada-NetoCER-DEs-UFSCarPaulo Henrique Ferreira da SilvaCER-DEs-UFSCarPara diminuir o risco de decisões errôneas na concessão de crédito para clientes, métodos estatísticostêm sido extensivamente empregados para descrever a habilidade de modelos de classificação. A qualidadeda previsão de um modelo pode ser avaliada a partir de medidas como sensibilidade, especificidade, os valoresde predição positivo e negativo e a acurácia. Bem como via gráficos da sensibilidade/especificidade,comumente chamados de curva ROC, os quais permitem contemplar a capacidade preditiva de um modelode classificação bem como comparar modelos concorrentes através de sua escala. Neste trabalho,descrevemos um procedimento Bayesiano para modelagem de dados dicotômicos (Regressão LogísticaBayesiana), o qual permite adicionar à modelagem o conhecimento de um especialista, aproveitandoassim um conhecimento externo à base de dados, usualmente presentes em situações práticas. Dadosextraídos de uma carteira de um banco ilustram a metodologia. Um estudo de simulação é realizadopara verificar a adequabilidade das medidas preditivas.96
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