<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">19 de novembro</font></i>, às <i><font color="#ff0000">13:30h</font></i>) o ciclo de Seminários do <i>Departamento de Estatística da UFMG</i> terá a apresentação de <b>Vera L. D. Tomazella</b>.<br><br>Vera é professora do Departamento de Estatística da UFSCar e obteve o grau de Doutora em Ciência da Computação e Matemática Computacional pela USP. Ela tem experiência de pesquisa pós-doc pela Universidade de Valência (Espanha) e pela Universidade de Manchester (Reino Unido). Atua principalmente nas seguintes áreas: Análise de sobrevivência, Confiabilidade, Modelos de risco, Análise de diagnósticos, Inferência Bayesiana, Modelos Não-Lineares.<br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<i><a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w">Seminários DEST - UFMG</a></i>".<br><br>Att,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********</b><br><br>Vera Lúcia Damasceno Tomazella (Departamento de Estatística, UFSCar)<br><br><i>Nonproportional hazards model with a frailty term for modeling subgroups with evidence of long-term survivors: Application to a lung cancer dataset.</i><br><br>With advancements in medical treatments for cancer, an increase in the life expectancy of patients undergoing new treatments is expected. Consequently, the field of statistics has evolved to present increasingly flexible models to explain such results better. In this paper, we present a lung cancer dataset with some covariates that exhibit nonproportional hazards (NPHs). Besides, the presence of long‐term survivors is observed in subgroups. The proposed modeling is based on the generalized time‐dependent logistic model with each subgroup's effect time and a random term effect (frailty). In practice, essential covariates are not observed for several reasons. In this context, frailty models are useful in modeling to quantify the amount of unobservable heterogeneity. The frailty distribution adopted was the weighted Lindley distribution, which has several interesting properties, such as the Laplace transform function on closed form, flexibility in the probability density function, among others. The proposed model allows for NPHs and long‐term survivors in subgroups. We exemplify this model's use by applying data of patients diagnosed with lung cancer in the state of São Paulo, Brazil.<br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i><font color="#999999">Vinícius D. Mayrink</font></i><div><i><font color="#999999">Professor Associado - Departamento de Estatística</font></i></div><div><i><font color="#999999">ICEx, Universidade Federal de Minas Gerais<br></font></i></div></div></div></div></div></div>