[ABE-L] Seminário em Estatística e Ciência de Dados - Departamento de Estatística da UFBA

['Paulo Henrique Ferreira da Silva' via abe-l@ime.usp.br]

Prezados Redistas, 

Apenas relembrando o seminário de hoje às 15h00 (informações abaixo). 

Atenciosamente, 

Paulo H. Ferreira 
Professor Adjunto 
Departamento de Estatística 
Instituto de Matemática e Estatística 
Universidade Federal da Bahia 
CV: http://lattes.cnpq.br/8538524597034643 

----- Mensagem original -----

De: "Paulo Henrique Ferreira da Silva" <paulohenri em ufba.br> 
Para: abe-l em ime.usp.br 
Enviadas: Quinta-feira, 15 de setembro de 2022 8:52:52 
Assunto: Seminário em Estatística e Ciência de Dados - Departamento de Estatística da UFBA 



Prezados Redistas, 




Na próxima quarta-feira, dia 21 de setembro, às 15h00 , daremos continuidade aos Seminários em Estatística e Ciência de Dados do Departamento de Estatística da Universidade Federal da Bahia. 




Este seminário será ministrado pelo Prof. Eder Angelo Milani . Ele tem doutorado (2016) e mestrado (2011) em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e bacharelado em Matemática Aplicada e Computacional (2008) pela Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (Unesp). Desde 2017 é Professor do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade Federal de Goiás (IME-UFG). Atua principalmente nos seguintes temas: análise de sobrevivência e séries temporais. 




Os detalhes do seminário são os seguintes: 




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Título : Modelagem de risco não proporcional com fragilidade: aplicações nas áreas médica e industrial 




Resumo : O modelo de regressão semiparamétrico de Cox é frequentemente utilizado na modelagem de dados de sobrevivência. Uma de suas principais vantagens é a facilidade de interpretação, desde que as taxas de risco para dois indivíduos não variem ao longo do tempo. Na prática, a suposição de proporcionalidade dos riscos pode não ser verdadeira em algumas situações. Além disso, em diversos dados de sobrevivência é comum uma parcela das unidades não ser suscetível ao evento de interesse, mesmo que o tempo de acompanhamento seja suficientemente grande, comumente chamada de fração de cura. No contexto de riscos não proporcionais, apresentaremos três aplicações onde o modelo logístico generalizado dependente do tempo com um termo de fragilidade é utilizado, sendo duas na área médica, com e sem fração de cura, e uma na área industrial. 




Data : 15h00 do dia 21 de setembro de 2022 



Transmissão ao vivo online em : https://meet.google.com/bxt-peof-yod 




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São todos bem-vindos! 




Atenciosamente, 

Lizandra Castilho Fabio 

Paulo Henrique Ferreira 



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Paulo H. Ferreira 
Professor Adjunto 
Departamento de Estatística 
Instituto de Matemática e Estatística 
Universidade Federal da Bahia 
CV: http://lattes.cnpq.br/8538524597034643 
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