<div dir="auto">Boa dia a todos(as),<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Esta mensagem é para divulgar mais uma palestra do Ciclo de Seminários do PPGE/UFPE (2023), a ser realizada na próxima quarta-feira, 29/03 pelo Google Meet às 15:00 horas. </div><div dir="auto">Sobre o palestrante: Vera Tomazella</div><div dir="auto">Professora Titular junto a Universidade Federal de São Carlos-UFSCar, Bolsista de Produtividade
</div><div dir="auto">em Pesquisa do CNPq – Nível 2. Possui graduação em Licenciatura em Matemática pela
</div><div dir="auto">Universidade Federal do Maranhão, Especialização pela UNICAMP, mestre em Ciências da
</div><div dir="auto">Computação e Matemática Computacional pelo ICMC-USP-São Paulo-São Carlos, Doutora em
</div><div dir="auto">Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo ICMC-USP-São Paulo-São Carlos,
</div><div dir="auto">Pós-Doutorado pela Universidade de Valéncia-Espanha e Pós-Doutorado pela Universidade de
</div><div dir="auto">Manchester-UK (2016). Atua principalmente nas áreas de Análise de Sobrevivência e
</div><div dir="auto">Confiabilidade e Modelagem de Risco. Foi vice e coordenadora do Programa Interinstitucional de
</div><div dir="auto">Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs) da UFSCar-USP. Membro eleita do International
</div><div dir="auto">Statistical Institute (ISI) , Foi secretária e Presidente da ABE e atualmente é Presidente da RBRas.</div><div dir="auto">Sobre a palestra:</div><div dir="auto">Link Meet: <a href="https://meet.google.com/inm-qxvz-efm">https://meet.google.com/inm-qxvz-efm</a></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">TITULO: Survival models induced by Zero-Modified Power Series
</div><div dir="auto">discrete frailty: application with a melanoma dataset</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">RESUMO:Survival models with a frailty term are presented as an extension of Cox’s proportional
</div><div dir="auto">hazard model, in which a random effect is introduced in the hazard function in a
</div><div dir="auto">multiplicative form with the aim of modeling the unobserved heterogeneity in the
</div><div dir="auto">population. Candidates for the frailty distribution are assumed to be continuous and non-
</div><div dir="auto">negative. However, this assumption may not be true in some situations. In this paper, we
</div><div dir="auto">consider a discretely-distributed frailty model that allows units with zero frailty, that is, it
</div><div dir="auto">can be interpreted as having long-term survivors. We propose a new discrete frailty-induced
</div><div dir="auto">survival model with a Zero-Modified Power Series family, which can be zero-inflated or
</div><div dir="auto">zero-deflated depending on the parameter value. Parameter estimation was obtained using
</div><div dir="auto">the maximum likelihood method, and the performance of the proposed models was
</div><div dir="auto">performed by Monte Carlo simulation studies. Finally, the applicability of the proposed</div><div dir="auto">models was illustrated with a real melanoma câncer dataset.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Pedimos ampla divulgação entre possíveis interessados.</div><div dir="auto">Att,</div></div>