Banca de QUALIFICAÇÃO: NICOLLAS STEFAN SOARES DA COSTA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: NICOLLAS STEFAN SOARES DA COSTA
DATA : 28/04/2023
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

SOME NEW REGRESSION MODELS: THEORY AND APPLICATIONS

PALAVRAS-CHAVES:

Análise de diagnóstico. Análise de resíduos. COVID-19. Distribuição Maxwell. Distribuição normal. Estimação por máxima verossimilhança. Modelo de regressão. Simulação.

PÁGINAS: 50
RESUMO:

A análise de regressão é amplamente utilizada em diversos campos científicos devido à sua aplicabilidade e eficácia. No entanto, esta abordagem tem algumas limitações, levando ao desenvolvimento de novos modelos que captam a complexidade e diversidade dos fenômenos do mundo real, proporcionando resultados mais precisos e informativos. Para transpor as limitações dos modelos tradicionais de regressão, criámos novos modelos paramétricos utilizando a distribuição generalized odd log-logistic normal (GOLLN) e a distribuição gama-Maxwell (GM), que possuem maior flexibilidade do que as distribuições concorrentes. Descrevemos uma representação linear e apresentamos várias propriedades dos modelos, juntamente com o método de estimação da máxima verosimilhança. Para avaliar a sua eficácia, realizamos múltiplas simulações sob diferentes cenários. A fim de determinar a precisão dos modelos, realizamos uma análise de diagnóstico que inclui testes para observações influentes globais (generalized Cook distance e log-likelihood distance) e utilizamos envelopes simulados dos resíduos. Destacamos a utilidade dos novos modelos de regressão através de dois conjuntos de dados reais. O primeiro estudo analisou os tempos de sobrevivência de 983 pacientes com COVID-19 em uma unidade de tratamentos intensivos de um hospital brasileiro utilizando a regressão GOLLN recentemente proposta. O objetivo era investigar o impacto das características pessoais e comorbidades nos tempos de sobrevivência na UTI. O segundo estudo utilizou a nova regressão GM para modelar as taxas de mortalidade de COVID-19 nas cinquenta maiores cidades dos Estados Unidos. Para identificar fatores de risco para a mortalidade de COVID-19, o estudo examinou variáveis como a esperança de vida, a taxa de desemprego e a prevalência de diabetes. Os resultados das regressões dos novos modelos sugerem um quadro estatístico robusto para modelar dados de sobrevivência e oferecem aplicações práticas nas ciências médicas.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2937900 - ABRAAO DAVID COSTA DO NASCIMENTO
Externo à Instituição - EDWIN MOISES MARCOS ORTEGA - USP
Presidente - 2991947 - MARIA DO CARMO SOARES DE LIMA