<div dir="ltr">Caros,<div><br></div><div><div>Na sexta-feira, <b>6 de dezembro às 14:00hs</b>, teremos seminário do Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs) da UFSCar-USP.<br></div><div><br></div><div><b>Nome</b>: Gleici Perdoná (Dep Medicina Social – Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto/USP)</div></div><div><p><strong>Title: </strong>On the Unification of Zero-Adjusted Cure Survival Models</p><p><strong>Abstract:</strong> Background and Objective: Survival models that include these two features can be referred to as zero-adjusted cure survival models. This class of models is still limited in terms of modeling competing causes. This paper’s main objective is to present a unified version of the survival models, accommodating the zero-adjustment and cure proportions for a general class of latent competing causes. Methods: We first derive the proposed model and present the particular cases considering various distributions for the competing causes, such as Binomial, Geometric, Poisson, and Negative Binomial. A simulation study was performed, and we present the modeling of particular cases in real obstetric data collected by the World Health Organization. Results: The simulation study indicates good performance. Regarding the study of the childbirth times, the particular case that assumes geometrically distributed causes presented a better fit to the data. Conclusions: The main advantage of the proposed methodology is that it ensures great flexibility for modeling, as the researcher can consider different probability distributions for the lifetime of susceptible individuals and competing causes. As it can be applied in several practical situations that need to accommodate zero-adjusted lifetimes, we believe that our model has vast application potential.</p><div><b>Local: </b>Sala 4-003 do ICMC-USP (São Carlos) </div><div><br></div><div>Todos são bem vindos!</div><div><br></div><div><img src="cid:ii_m443dtm80" alt="seminario.png" width="536" height="536"><br><br></div><div><br></div><p></p></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div>          Rafael<br><br>--<br></div>Rafael Izbicki<br>Assistant Professor | Vice Director of Graduate Studies<br>Department of Statistics<br>Federal University of São Carlos (UFSCar)<br><a href="https://rafaelizbicki.com/" target="_blank">https://rafaelizbicki.com/</a><br></div><div dir="ltr"><a href="http://www.small.ufscar.br" target="_blank">www.small.ufscar.br</a><br></div><div dir="ltr"><br><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>