<div dir="ltr"><font size="4">O Programa de Pós-Graduação em Estatística da Universidade de Brasília convida para:</font><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div style="font-family:verdana,sans-serif"><blockquote style="margin:0px 0px 0px 40px;border:none;padding:0px"><div><p><font size="4" face="verdana, sans-serif"><b>WEBINAR: </b></font><font size="4"><span style="color:rgb(5,5,5);font-family:"Segoe UI Historic","Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif;white-space:pre-wrap">Zero-adjusted defective regression models for modeling lifetime data</span></font></p></div><div><p><font size="4" face="verdana, sans-serif"><b>Palestrante: </b></font><font size="4"><span style="color:rgb(5,5,5);font-family:"Segoe UI Historic","Segoe UI",Helvetica,Arial,sans-serif;white-space:pre-wrap">Profa. Vera Tomazella (EST/UFSCar)</span></font></p></div><div><p><font size="4" face="verdana, sans-serif"><b>DATA: </b>01/04/2021 (quinta-feira)</font></p></div><div><p><font size="4" face="verdana, sans-serif"><b>HORÁRIO: </b>16:00h (horário local de Brasília)</font></p></div></blockquote><div><p><font size="4" face="verdana, sans-serif">O seminário é público e poderá ser assistido pelo <a href="https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ad2849304d2874ded840766128e676bb7%40thread.tacv2/1617116281389?context=%7b%22Tid%22%3a%22ec359ba1-630b-4d2b-b833-c8e6d48f8059%22%2c%22Oid%22%3a%226698d81b-6b87-4349-a6dc-5ccfddfaaf3f%22%7d" target="_blank">Link</a>.</font></p></div><blockquote style="margin:0px 0px 0px 40px;border:none;padding:0px"><div style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><font size="4"><b><font face="verdana, sans-serif">Resumo: </font></b></font></blockquote></div><div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><font size="4">In this talk, we introduce a defective regression model for survival data modeling with a proportion of early failures or zero-adjusted. Our approach enables us to accommodate three types of units, that is, patients with 'zero' survival times (early failures) and those who are susceptible or not susceptible to the event of interest. Defective distributions are obtained from standard distributions by changing the domain of the parameters of the latter in such a way that their survival functions are limited to p<span style="color:rgb(32,33,36);font-family:arial,sans-serif">∈</span> (0, 1)$. We consider the Gompertz and inverse Gaussian defective distributions, which allow modeling of data containing a cure fraction. Parameter estimation is performed by maximum likelihood estimation, and Monte Carlo simulation studies are conducted to evaluate the performance of the proposed models. We illustrate the practical relevance of the proposed models on one real data set on insulin use in pregnant women diagnosed with gestational diabetes performed at São Paulo University Medical School, São Paulo, Brazil</font></blockquote></div></blockquote><div><p><font size="4" face="verdana, sans-serif"><b>O QR Code </b>para acesso à palestra encontra-se neste <a href="https://drive.google.com/file/d/1OSD9Fg6v4rlzG5B1eewOLdyNBJBZA8dr/view?fbclid=IwAR3b-_rOnoAZJyGz_dTkQAyDCi6VgjXSvcFWyvBzlFM3BxaGwA3lYcEFc3s" target="_blank">Link</a>. </font></p></div></div><div><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><font size="4"><br></font><div><div><div><div><font size="4"><span style="font-family:arial,sans-serif">                       </span></font></div></div></div></div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><blockquote style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"></blockquote></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div></div>