<div dir="ltr"><span style="color:rgb(0,0,0)">Caros,</span><br style="color:rgb(0,0,0)"><br style="color:rgb(0,0,0)"><span style="color:rgb(0,0,0)">Convidamos a todos e todas para o segundo encontro do </span><b style="color:rgb(0,0,0)"><span class="gmail-il">Grupo</span> de Análise de Sobrevivência (<span class="gmail-il">GAS</span>).</b><span style="color:rgb(0,0,0)"> Lembrando que o </span><span class="gmail-il" style="color:rgb(0,0,0)">GAS foi criado com o </span><span style="color:rgb(0,0,0)">objetivo promover o intercâmbio de ideias e a colaboração entre os participantes, fomentando um ambiente para discussões de novas abordagens metodológicas na área de Análise de Sobrevivência/confiabilidade, além de incentivar a interação entre profissionais da área e das áreas aplicadas.</span><br style="color:rgb(0,0,0)"><br style="color:rgb(0,0,0)"><span style="color:rgb(0,0,0)">Data e hora: <b>05</b></span><b style="color:rgb(0,0,0)"> de julho de 2024 às 17h</b><br style="color:rgb(0,0,0)"><br style="color:rgb(0,0,0)"><span style="color:rgb(0,0,0)">Local: Google meet -</span> <a href="https://meet.google.com/xjw-jjmw-yok" style="background-color:transparent;color:rgb(0,0,128)">https://meet.google.com/xjw-jjmw-yok</a><div><div><p style="margin-bottom:0cm;line-height:100%;background:transparent"><br></p>
<span style="color:rgb(0,0,0)">Palestrante:<b> Dra. </b></span><span style="background-color:transparent"><b>Daiane de Souza (ICMC- USP)</b></span></div><div><b><br></b><span style="color:rgb(0,0,0)">Título:</span><b style="color:rgb(0,0,0)"> </b><span style="background-color:transparent"><b>Modelo de sobrevivência com fragilidade hiper-Poisson: abordagens
clássica e bayesiana.</b></span><b style="color:rgb(0,0,0)"><br></b></div>
<div><b style="color:rgb(0,0,0)"><br></b></div><div>
<p style="margin-bottom:0cm;line-height:100%;background:transparent"> <b>Resumo:</b></p><p style="margin-bottom:0cm;line-height:100%;background:transparent"> <br>Modelos de fragilidade fornecem uma maneira conveniente de modelar dependência não observada e heterogeneidade em dados de sobrevivência que, se não forem devidamente considerados, resultam em inferências incorretas. Modelos de fragilidade Gama são comumente usados para esse propósito. No entanto, com a presença de taxa de cura nos dados de sobrevivência, essas distribuições contínuas podem não ser apropriadas, pois alguns indivíduos podem abranger fragilidade zero. Portanto, propomos aqui um modelo de sobrevivência com fração de cura induzido por uma fragilidade discreta, a distribuição hiper-Poisson. Desenvolvemos as simulações bayesiana e clássica correspondentes, e realizamos uma aplicação a um conjunto de dados reais<br></p><p style="margin-bottom:0cm;line-height:100%;background:transparent"><br></p><p style="margin-bottom:0cm;line-height:100%;background:transparent"><br></p><img src="cid:ii_lxw38c540" alt="image.png" width="379" height="379" style="margin-right: 0px;"><p style="margin-bottom:0cm;line-height:100%;background:transparent"><br></p><p style="margin-bottom:0cm;line-height:100%;background:transparent"><b>
Biografia</b></p><p style="margin-bottom:0cm;line-height:100%;background:transparent"><b><br></b></p>Doutora em Estatística pelo Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística UFSCar - USP (2019). Mestre em Estatística pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (2013) . Bacharel em Matemática pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (2012) e licenciada em Matemática pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (2009). Atualmente é pós-doutoranda da Universidade de São Paulo e aprovada no concurso público para professora efetiva no ICMC-USP. Tem atuado na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Análise de Sobrevivência, Modelagem de Dados com Fração de Cura, Modelos de Regressão e Estatística Computacional. <p style="margin-bottom:0cm;line-height:100%;background:transparent"><span style="font-size:13pt;font-family:"Times New Roman",serif;color:rgb(102,102,102);background-color:transparent"><br></span></p></div><div><div style="color:rgb(0,0,0)">Atenciosamente</div><div style="color:rgb(0,0,0)"> Agatha Rodrigues</div><div style="color:rgb(0,0,0)"> Vera Tomazella</div></div></div></div>