- Prof. Ana Luísa Trigoso Papoila – Faculdade de Ciências Médicas – UNL
- FCUL (DEIO) – Campo Grande – Bloco C/8 Piso 2 – Sala 6.2.13 – 16:00h
- Quinta-feira, 27 de Março de 2008
Abstract: A possibilidade de uma especificação incorrecta da função de ligação em Modelos Lineares Generalizados (GLMs) conduziu ao aparecimento de novas metodologias que deram origem a modelos mais flexíveis. Destes desenvolvimentos, beneficiou também a Análise de Sobrevivência, uma vez que existe uma correspondência entre modelos de sobrevivência e modelos de regressão binária. De facto, ao estudarmos tempos de vida, um dos modelos dotados da referida flexibilidade é o modelo gama-logit, que é equivalente a um GLM de resposta binária, com função de ligação desconhecida e pertencente à família de transformações assimétricas de Aranda-Ordaz. No entanto, a linearidade imposta pelos GLMs para descrever a relação funcional entre cada variável independente e a variável resposta é, frequentemente, um obstáculo, ultrapassável pelos Modelos Aditivos Generalizados (GAMs). Assim sendo, propõe-se a introdução de famílias paramétricas em GAMs com resposta binária, mais concretamente , da referida família de Aranda-Ordaz, por forma a obter, paralelamente, uma generalização do modelo gama-logit, que designaremos por modelo gama-logit. O processo de estimação, com base no algoritmo de scores local, minimiza a função desvio calculada para uma grelha de valores do parâmetro (desconhecido) de que a função de ligação depende. Foram efetuados estudos de simulação, não só para avaliar a qualidade das estimativas obtidas, mas também para comparar o desempenho do modelo proposto com o do GLM com a mesma função de ligação. A nova metodologia foi ilustrada através de uma aplicação prática com dados do estado atual, cujo objectivo foi estudar a distribuição do tempo que decorre desde o instante em que o indivíduo inicia o consumo das drogas injetáveis até à infeção pelo VIH.