Programas e Resumos 3 WASA 2013

Boletim 

Digital 

3º Workshop em Análise de 

Sobrevivência e Aplicações 

27 a 29 de Novembro de 2013 - IMECC - UNICAMP 

Campinas, SP, Brasil 

Programas 

e Resumos 

: wasa @ 

: www.ime.unicamp.br/~wasa


1 



INDICE 

Apresentação....................................................... 

Comissões........................................................... 

Agradecimentos................................................... 

Colaboradores...................................................... 

Programação 27/11.............................................. 

Programação 28/11.............................................. 

Programação 29/11.............................................. 

Minicurso 1........................................................... 

Minicurso 2 .......................................................... 

Conf. de Abertura................................................. 

Conferência 1....................................................... 

Conferência 2....................................................... 

Conferência 3....................................................... 

Conferência 4....................................................... 

Conferência 5....................................................... 

Conferência 6....................................................... 

Conferência 7....................................................... 

Sessão Temática.................................................. 

Conf. de Encerramento........................................ 

Comunições Orais.................................................... 

Pôsteres.......................................................... 

3 

4 

5 

6 

7 

8 

9 

10 

11 

12 

13 

14 

15 

16 

17 

18 

19 

20-22 

23 

24 - 32 

33 - 36 

: wasa@ 

ime.unicamp.br 



3 



APRESENTAÇÃO 

Mensagem de Boas Vindas 

É com imensa satisfação que o Departamento de Estatística da Universidade 

Estadual de Campinas promove o 3° Workshop em Análise de Sobrevivência e 

Aplicações, um evento de elevado nível científico que contará com participantes 

nacionais e estrangeiros. 

O programa da 3° 

WASAinclui 9 Conferências (C1 a C7, uma de abertura e outra de 

encerramento), dois minicursos (MC1 e Mc2), 9 Comunicações Orais (CO) e 2 

Sessões de Pôsteres (com 18 apresentações de pôsteres em cada sessão). 

A Comissão Organizadora dá as Boas Vindas a todos os participantes que irão 

prestigiar o evento, e espera que o mesmo constitua uma oportunidade para a 

divulgação de trabalhos relevantes desenvolvidos por pesquisadores nacionais e 

estrangeiros do mais alto nível, sendo assim uma oportunidade de interação entre 

alunos, profissionais e pesquisadores da área de Análise de Sobrevivência e áreas 

afins. 

A Comissão Organizadora 

: wasa@ 



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Comissão Organizadora: 

Prof. Dr. Víctor Hugo Lachos Dávila - Coordenador (IMECC-UNICAMP) 

Profa. Dra. Hildete Prisco Pinheiro (IMECC-UNICAMP) 

Prof. Dr. Edwin M. M. Ortega (ESALQ-USP) 

Prof. Dr. Ronaldo Dias (IMECC-UNICAMP) 

Prof. Dr. Josemar Rodrigues (ICMC-USP) 

Comissão Científica: 

Prof. Dr. Heleno Bolfarine (IME-USP) 

Prof. Dr. Gauss M. Cordeiro (UFPE) 

Prof. Dr. Jorge A. Achcar (FMRP) 

Prof. Dr. Francisco Louzada-Neto (ICMC-USP) 

Prof. Dr. Josemar Rodrigues (ICMC-USP) 

Profa. Dra. Nancy Lopes Garcia (IMECC-UNICAMP) 

Profa. Dra. Giovana Silva (UFBA) 

Realização 

Departamento de Estatística 

Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica da 

UNICAMP 

: wasa@ 



5 




Agradecimentos 

A Comissão Organizadora do 3° Workshop em Análise de Sobrevivência e 

Aplicações (3° 

WASA) agradece o apoio das seguintes instituições: CAPES, 

FAPESP, Associação Brasileira de Estatística (ABE) e o Instituto de Matemática, 

Estatística e Computação Científica (IMECC) da UNICAMP, assim como todas as 

Fundações Estaduais, Instituições e Programas de Pós-Graduação do Brasil, que 

possibilitaram a participação de pesquisadores, estudantes e profissionais no evento. 

Departamento de Estatística 

Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica da 

UNICAMP 

: wasa@ 




6 



Colaboradores 

Rocío Paola Maehara Aliaga 

Monique B. Massuia 

Larissa Avila Matos 

Aldo William Medina Garay 

Luis Enrique Benites Sánchez 

Diana Milena Galvis 

José Alejandro Gonzáles Campos 

Ivan Prado da Costa 

: wasa@ 




7 



27/11/13 

(Quarta-feira) 

MC1 

8:10 às 9:50 

Café 

9:50 às 10:15 

Conf. de Abertura 

PROF. SINHA 

10:30 às 11:30 

Almoço 

12:00 às 14:00 

C1 - C2 

CO1 

14:00 às 15:45 14:00 às 15:45 

Café 

15:45 às 16:15 

Sessão Pôster 1 

16:15 às 17:50 

Minicurso 1 

MC1: Modelo de regressão gama-G 

em análise de sobrevivência 

Elizabeth M. Hashimoto , Edwin M. 

M. Ortega, Gauss M. Cordeiro 

Cerimônia de Abertura 

10:30 - 10:50 

Conf. de Abertura 

Bayesian Partial Linear Model for 

Skewed Longitudinal Data 

Debajyoti Sinha 

Comunicação Oral 1 

Conferências 

C1: Jorge Alberto Achcar – “Bivariate 

lifetime data in the presence of censored 

data, covariates and cure fraction: a 

Bayesian approach” 

C 2: 

Francisco Louzada Neto “A new 

non-default rate regression model for 

credit scoring data: An application to a 

Brazilian bank personal loan portfolio 

data”. 

: wasa@ 

ime.unicamp.br

8 




Minicurso 2 

MC2: Análise de dados censurados 

sob distribuições simétricas com 

aplicações no R 

Víctor Hugo Lachos , Aldo Medina 

28/11/13 

(Quinta-feira) 

MC2 

8:10 às 9:50 

Café 

9:50 às 10:15 

C3 - C4 

CO2 

10:15 às 12:00 10:00 às 12:00 

C5 - C6 

14:00 às 15:45 

Almoço 

12:00 às 14:00 

Café 

15:45 às 16:15 


16:15 às 17:50 

CO3 

14:00 às 15:45 

Jantar (com adessão) 

19:00 às 21:00 

Conferências 

C 3: 

Vicente G. Cancho – “A unified 

multivariate survival model with a 

surviving fraction”. 

C 4: 

Patrick Borges – “A new cure rate 

survival model based on the kinetics of 

tumor growth deterministic with 

threshold effect”. 


CO2.1: Resampling methods for point 

processes. Applications to survival analysis 

(Jacek Leskow) 

CO2.2: A new notion of bivariate lack-ofmemory 

property 

(Jayme Pinto and Nikolai Kolev) 

CO2 .3: 

Modelo Geoestatístico com 

Processos de Poisson Não Homogêneo 

(Fidel Ernesto Castro Morales, Lorena 

Vicini, Luiz K. Hotta, Jorge A. Achcar) 

Conferências 

C5: Dipankar Bandyopadhyay 

(USA) – “A marginal 

proportional hazards model for 

spatial survival data”. 

C6: Enrico Colosimo – 

“Política Ótima de Manutenção 

para Sistemas Reparáveis: Um 

Estudo de Caso envolvendo 

Motores de Caminhões” 

: wasa@ 


: www.ime.unicamp.br/~wasa 


CO3 .1: 

Política Ótima de Manutenção Periódica sob o 

Modelo ARA com Diferentes Memórias: Um Estudo de 

Caso na Indústria 

(Maria Luíza G. de Toledo, Marta A. Freitas, Enrico A. 

Colosimo, e Gustavo L. Gilardoni) 

CO3.2: A class of regression models for parallel and 

series systems with a random number of components 

(Alice L. Morais and Silvia L. P. Ferrari) 

CO3.3: Gráficos Cusum Ajustados ao risco para 

monitoramento de tempos de sobrevivência 

com fração de cura (Jocelânio W. de Oliveira, Dione 

Maria Valenca, Pledson G. de Medeiros)


9 



29/11/13 

(Sexta-feira) 

ST1 

8:10-9:50 

Café 

9:50 às 10:15 

C7 

10:15 às 11:00 

Conf. de Encerramento 

Random-Sum Wilcoxon statistic and 

application to ROC and LROC data 

analysis. 

N. Balakrishnan 

Conferência 

C7: Mauricio Castro (Chile) – 

“Nonlinear mixed-effects models and 

diagnostics for censored HIV viral loads 

with CD4 measurement error”. 

Cerimônia de Encerramento 

11:45 - 12:00 

: wasa@ 

ime.unicamp.br


10 



Minicurso 1 (MC1) 

Modelo de regressão gama-G em análise de sobrevivência 

Elizabeth M. Hashimoto (ESALQ/USP) 

Edwin M. M. Ortega (ESALQ/USP) 

Gauss M. Cordeiro (UFPE) 

Resumo: Faz-se uma breve revisão dos principais geradores de distribuições. As 

distribuições de probabilidade comumente usadas na modelagem de dados 

censurados são as distribuições, Weibull, log-normal, log-logística, dentre outras. 

No entanto, são frequentes as ocorrências de dados de sobrevivência que 

apresentam função de taxa de falha não monótona. 

Atualmente, propor novas distribuições que modelam dados de sobrevivência com 

função de taxa de falha não monótona é uma linha de pesquisa muito importante na 

área de análise de sobrevivência. 

Dessa forma, este minicurso propõe novas distribuições, denominadas de gama-G, 

obtidas a partir da geradora de distribuições gama. Serão apresentadas propriedades 

gerais das distribuições gama-G, assim como modelos de regressão considerando 

observações censuradas. 

Também serão abordados, modelos de regressão com censura intervalar, modelos de 

regressão com fração de cura e modelos de regressão com efeito aleatório baseados 

nas distribuições gama-G. 

Finalmente as distribuições gama-G serão estendidas para modelarem dados 

inflacionados de zeros, como uma alternativa para modelar dados contínuos com 

excesso de zeros. 

Público alvo: estudantes de mestrado, doutorado ou final de graduação 

Horário 

24 h 

8:10 as 9:50 

: wasa@ 



11 




Minicurso 2 (MC2) 

Análise de dados censurados sob distribuições simétricas com aplicações no R 

Víctor Hugo Lachos (IMECC-Unicamp) 

Aldo Medina Garay (IME-USP) 

Resumo: Assumir que as observações seguem uma distribuição normal é uma 

suposiçãao rotineira em modelos lineares para dados censurados, como visto em 

Park et al. (2007), Vaida and Liu (2009), Barros et al. (2010), entre outros. No 

entanto, essa suposição pode não ser realista, ocultando importantes características 

que est~ao presentes nos dados. Assim, é conveniente considerar famílias 

paramétricas de distribuições que sejam flexíveis para capturar uma ampla 

variedade de comportamentos simétricos, que incluam as distribuições normal, 

Pearson type VII, t de Student, slash e normal contaminada, como casos especiais e 

que produzam estimação robusta no modelo considerado. Nos últimos anos, 

diversos resultados de natureza teórica e aplicada surgiram como alternativas à 

modelagem com erros normais, como por exemplo o uso da classe das distribuições 

simétricas ou Elípticas, Fang et al. (1990), ou subclasses das distribuições 

simétricas, como as distribuições de misturas da escala normal (SMN), definidas 

por Lange and Sinsheimer (1993). Este tipo de distribuições tem sido estudado por 

muitos autores, como Cysneiros and Paula (2005), Osorio et al. (2007), Cysneiros 

and Vanegas (2008), Paula and Cysneiros (2009), Russo et al. (2012), entre outros. 

Nesse sentido, este curso tem como objetivo apresentar um estudo de inferência 

clássica e Bayesiana em modelos lineares para dados censurados, de tipo esquerda, 

direita e intervalar, sob as distribuições mais robustas que a distribuição normal, isto 

é, as distribuições de misturas da escala normal (SMN). Desenvolveremos 

algoritmos do tipo EM e do tipo amostrador de Gibbs para proceder inferência 

clássica e Bayesiana, respectivamente. Apresentaremos pacotes estatísticos 

desenvolvidos no R para estudar os modelos censurados sob distribuições SMN: 

1)SMNCensReg, para o contexto clássico (Este pacote já está disponível no CRAN 

e está sendo atualizado constantemente) e 2) BayesCR para o contexto Bayesiano, 

os quais poderão ser instalados e usados livremente. Para avaliar a performance da 

metodologia proposta, serão apresentados exaustivos estudos com dados simulados 

e aplicações utilizando dados reais. 

Público alvo: estudantes de mestrado, doutorado ou final de graduação 

24 h 

8:10 as 9:50 

: wasa@ 




12 



Comunicação de Abertura 

Bayesian Partial Linear Model for Skewed Longitudinal Data 

Debajyoti Sinha 

Resumo: For longitudinal studies with heavily skewed continuous response, 

statistical model and methods focusing on mean response are not appropriate. In this 

paper, we present a partial linear model of median regression function of skewed 

longitudinal response. 

We develop a semiparametric Bayesian estimation procedure using an appropriate 

Dirichlet process mixture prior for the skewed error distribution. 

We provide justifications of using our methods using theoretical investigation of the 

support of the prior, asymptotic properties of the posterior and also simulation 

studies of finite sample properties. 

Ease of implementation and advantages of our model and method in practice are 

illustrated via analysis of a cardiotoxicity study of children of HIV infected mother. 

This a joint work with Drs. S.L.Lipsitz,Y. Tang and D. Pati 

Horário 

24 h 

10: 15 as 11: 

30 

: wasa@ 



13 




Conferência 1 (C1) 

Bivariate lifetime data in the presence of censored data, 

covariates and cure fraction: a Bayesian approach 

Jorge Alberto Achcar 

Resumo: We present estimates for the parameters included in lifetime parametric 

distributions in presence of covariates and cure fraction, applied to analyze survival 

data when some individuals may never experience the event of interest and two 

lifetimes are associated with each unit. 

As a special case, we assume the Block and Basu bivariate exponential distribution. 

We further assume a general parametrical modeling based on some standard copula 

functions to capture the dependence among the lifetimes, where any univariate 

lifetime distribution could be assumed as marginal distributions. 

A Bayesian procedure is used to get point and confidence intervals for the unknown 

parameters. Posterior summaries of interest are obtained using standard Markov 

Chain Monte Carlo methods in rjags package for R software and also using the 

OpenBugs software. 

An illustration of the proposed methodology is given considering lifetime medical 

data. 

Horário 

24 h 

14: 00 as 15: 

45 

: wasa@ 




14 




Francisco Louzada Neto 

Horário 

24 h 

14: 00 as 15: 

45 

: wasa@ 

ime.unicamp.br

15 





A unified multivariate survival model with a surviving fraction 

Vicente G. Cancho 

Resumo: In this paper we propose a new lifetime model for multivariate survival 

data in presence of surviving fractions and examine some of its properties. Its 

genesis is based on situations in which there are m types of unobservable competing 

causes, where each cause is related to a time of occurrence of an event of interest. 

Our model is a multivariate extension of the univariate survival cure rate model 

proposed by Tsodikov et al. (2003) and Rodrigues et al. (2009). 

We have discussed inference aspects for the proposed model following both, a 

classical and Bayesian approach. The inferential classical exploits the maximum 

likelihood tools. 

We also perform empirical study of the likelihood ratio test, to test the independence 

between the observed times of the event of interest. 

The Bayesian approach via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) were considered. 

The methodology is illustrated on a real data set on customer churn data 

Horário 

24 h 

10: 15 as 12: 

00 

: wasa@ 




16 




A new cure rate survival model based on the kinetics 

of tumor growth deterministic with threshold effect 

Patrick Borges 

Resumo: Certain well-studied stochastic processes are available for representing 

the dynamics of tumor growth. In the simplest case, the tumor growth can be 

assumed to obey the postulates of a linear birth-and-death process with two 

absorbing states. 

The lower barrier corresponds to extinction of the process, whereas the upper 

barrier, N , is interpreted, depending on the application, either as the size of a 

detectable tumor or as the tumor size responsible for death of the organism. It takes a 

random time for resistant tumor cells to increase their numbers up to a value of N . 

In this paper we proposed a cure rate survival model based on the following 

premises: the kinetics of tumor growth after treatment is deterministic and described 

by a generalized growth function; the initial number, n, and the threshold number, N 

,of tumor cells are r.v.'s with their ratio, K = n/N , obeying a exponentiated 

Kumaraswamy distribution. 

This model provides a realistic interpretation of the biological mechanism of the 

event of interest, as it models a variety of tumor growth patterns. Parameter 

estimation of the proposed model is then discussed through the maximum likelihood 

estimation procedure. 

Finally, we illustrate the usefulness of the model by applying it to real dataset. 

Horário 

24 h 

10: 15 as 12: 

00 

: wasa@ 



17 





A marginal proportional hazards model for spatial survival data 

Dipankar Bandyopadhyay 

Resumo: Dental studies often produce spatially-referenced time-to-event data, 

such as the time until tooth loss due to periodontal disease. 

These data are used to identify risk factors associated with tooth loss and to predict 

the outcomes for an individual patient. In this talk, we assume a proportional hazard 

model and account for dependence between nearby teeth using spatial frailties, 

which are modeled as linear combinations of positive stable random effects. 

This model permits predictions conditioned on spatial random effects that account 

for the survival status of nearby teeth, and simultaneously preserves the proportional 

hazards relationship marginally over the random effects allowing for interpretable 

estimates of the effects of risk factors on tooth loss. 

We apply this model to a dataset obtained from a private dental practice to illustrate 

how this model can be used to identify important risk factors for tooth loss and 

predict the remaining lifespan of a patient’s teeth. 

This is joint work with Drs. Brian J. Reich and Martha Nunn. 

Horário 

24 h 

14: 00 as 15: 

45 

: wasa@ 




18 




Política Ótima de Manutenção para Sistemas Reparáveis: 

Um Estudo de Caso envolvendo Motores de Caminhões 

Enrico Colosimo 

Resumo: Existe uma vasta literatura propondo políticas de manutenção sob a 

suposição de reparo mínimo. Ou seja, o sistema após uma falha retorna a condição 

imediatamente antes da falha. 

Este trabalho desenvolve metodologia estatística para propor políticas de 

manutenção sob a condição de reparo imperfeito (o sistema retorna a uma condição 

intermediária entre reparo mínimo e perfeito). Modelos para reparo imperfeito estão 

disponíveis na literatura estatística. 

Entretanto, procedimentos inferenciais para as quantidades de interesse ainda não 

estão plenamente estabelecidas. 

Neste artigo técnicas estatísticas, incluindo a função de verossimilhança, simulação 

de Monte Carlo e método de reamostragem bootstrap, são estabelecidos de forma a 

(1) estimar o grau de eficiência do reparo e (2) obter políticas ótimas de manutenção 

preventiva minimizando o custo total esperado. 

Este trabalho foi motivado por uma situação real envolvendo a manutenção de 

motores de caminhão utilizados para transportar minério de ferro do local da 

extração até as correias rolantes. 

Horário 

24 h 

14: 00 as 15: 

45 

: wasa@ 



19 





Nonlinear mixed-effects models and diagnostics for 

censored HIV viral loads with CD4 measurement error 

Mauricio Castro 

Horário 

24 h 

10: 15 as 11: 

00 

: wasa@ 

ime.unicamp.br


20 



Sessão Temática 1 (ST1) 

Hurdle cure rate models 

Josemar Rodrigues 

Resumo: The hurdle cure rate models is a modified two-stage process in which the 

random mechanism of generating zero risk factors in the first-stage and positives in 

the second-stage are not constrained to be the same (Mullahy ,1986). It is a flexible 

cure rate model which encompasses recent cure rate models solving identifiable 

problems Some examples will be presented.ation of the proposed methodology is 

given considering lifetime medical data. 

Horário 

24 h 

14: 00 as 15: 

45 

: wasa@ 



21 





Flexible Cure Rate Models and Likelihood 

Inference and Model Discrimination 


Resumo: I will describe COM-Poisson based cure rate models with different 

lifetime distributions and present the exact likelihood inference. 

I will also address the problem of model discrimination and model selection within 

this flexible family through information-based criteria, and present some simulation 

results. 

Finally, I will illustrate all the established results with a cutaneous melanoma data. 

Horário 

24 h 

14: 00 as 15: 

45 

: wasa@ 




22 




A class of long-term survival models with 

overdispersed number of competing causes 

Wagner Barreto-Souza 

Resumo: A new class of long-term survival models based on the first-activation 

scheme is proposed. 

For this new class it is assumed that the number of competing causes follows a 

generalized Poisson distribution, which is overdispersed. We consider a regression 

structure for the expected number of competing causes, so allowing to a direct 

modeling for the cure rate through covariates. 

Estimation by maximum likelihood and inference for the parameters of the new 

class are discussed. 

A small simulation study is conducted to examine the finite-sample performance of 

the proposed estimators. 

Applications to biological data sets illustrate the potentiality of the proposed 

models. 

Horário 

24 h 

14: 00 as 15: 

45 

: wasa@ 



23 




Comunicação de Encerramento 

Random-Sum Wilcoxon statistic and application to ROC 

and LROC data analysis 


Resumo: I will describe the form of ROC and LROC data, and then explain how 

nonparametric inference can be developed for their analyses. 

I will then develop a random-sum Wilcoxon statistic and study its properties both 

through Monte Carlo simulations and the asymptotic approach. 

Finally, I will illustrate the results with two real-life data sets from cancer studies. 

Horário 

24 h 

11: 00 as 12: 

00 

: wasa@ 




24 



Comunicação Oral 1.1 (CO 1.1) 

The Gamma Lindley Distribution: Structural Properties and Applications 

Gauss M. Cordeiro, Maria do C.S. Lima, Abraão D.C. Nascimento 

Resumo: Providing new distributions is always precious for statisticians. A new 

two-parameter distribution called the gamma Lindley model is defined and studied. 

Various of its structural properties are derived, including explicit expressions for the 

moments, quantile and generating functions, mean deviations and probability 

weighted moments. We also investigate their moments. 

Maximum likelihood techniques are used to fit the new model and to show its 

potentiality. Based on three criteria, the proposed model provides a better than the 

Lindley and complementary exponential geometric distributions. 

Horário 

24 h : prof_mel80@yahoo.com.br 

14:00 as 14:35 

: wasa@ 



25 





A new extended Generalized Gamma Model 

Gladys D.C. Barriga, Vicente G. Cancho, Dipak K. Dey 

Resumo: In this paper we propose, a new extension of the Generalized Gamma 

distribution. The proposed model, called Marshall Olkin extended Generalized 

Gamma distribution, arises based on the scheme introduced by Marshall & Olkin 

(1997). Also, we consider this new family in the analysis of lifetime data with cure 

fraction. 

Finally, utilizing maximum likelihood estimation, the proposed distribution is tted 

to two datasets one arising from measuring the strength of bres and the other on 

melanoma data. 

Horário 

24 h : glad@feb.unesp.br 

14:35 as 15:10 

: wasa@ 




26 




A flexible Bayesian partition modelling for long-term survival data 

Vera. L. D. Tomazellay, Jhon F.B. Gonzales and Mário de Castroz 

Resumo: In this paper we propose a Bayesian partition modeling for lifetime data 

in presence of a cure fraction by considering a local structure generated by a 

tessellation which depends on covariates. In this modeling we including 

information of nominal qualitative variables with more than two categories or 

ordinal qualitative variables. 

The proposed modeling is based on a promotion time cure model structure but 

assuming that the number of competing causes follow a power series distribution. 

It is an alternative modeling strategy to the conventional survival regression 

modeling generally used for modeling lifetime data in presence of a cure fraction, 

which models the cure fraction through a (generalized) linear model of the 

covariates. 

An advantage of our approach is its ability to capture the effects of covariates in a 

local structure. The flexibility of having a local structure is crucial to capture local 

effects and features of the data. 

The modelling is illustrated on two real melanoma data sets. 

Horário 

24 h : jhonbg@gmail.com 

15:10 as 15:45 

: wasa@ 



27 





Resampling methods for point processes. Applications to survival analysis 

Jacek Leskow 

Resumo: In this paper, we present available resampling methods that are applicable 

to inference problems for point processes. 

The focus of this work is the nonparametric estimation of the hazard rate function in 

the multiplicative intensity model. 

We present first the sieve method in nonparametric estimation of the hazard rate 

function. Then we show the asymptotic normality theorem available under mild 

asymptotic independence assumptions. 

Finally, we show applicability of resampling methods for the confidence interval 

building and testing hypotheses. The theoretical results are accompanied with real 

life examples. 

Horário 

: jleskow@pk.edu.pl 

24 h 

10:15 as 10:50 

: wasa@ 



28 





A new notion of bivariate lack-of-memory property 

Jayme Pinto and Nikolai Kolev 

Resumo: The main purpose of this note is to define a class of bivariate non-negative 

continuous distributions such that the sum of the components of hazard gradient 

vector is a linear function of both arguments. 

This class has as particular cases many classical ones. Restrictions for the marginals, 

geometric interpretations, generalizations and multivariate extension will be 

presented. 

Horário 

: jaymeaugusto@gmail.com 

24 h 

10:50 as 11:25 

: wasa@ 



29 





Modelo Geoestatístico com Processos de Poisson Não Homogêneo 

Fidel Ernesto Castro Morales, Lorena Vicini, Luiz K. Hotta, Jorge A. Achcar 

Resumo: Neste artigo propomos a utilização de modelo de Poisson não homogêneo 

para modelar dados de contagem em uma região de interesse. 

A idéia principal é incluir na função de intensidade uma componente aleatória que 

incorpore a dependência espacial, de forma semelhante aos modelos de fragilidade 

espacial usados em análise de sobrevivência. A estimação do modelo proposto é 

feita sob o paradigma Bayesiano. 

Para ilustrar o modelo proposto foi realizado um estudo com dados artificiais para 

testar a eficácia do método de Monte Carlo em cadeias de Markov (MCMC) na 

simulação de amostras da distribuição a posteriori dos parâmetros. 

Como uma conclusão preliminar do estudo foi observado que o algoritmo MCMC 

usado para simular amostras da distribuição a posteriori dos parâmetros do modelo 

atingiu de forma satisfatória convergência e a estimação Bayesiana dos parâmetros 

do modelo levou a resultados bem precisos. 

Horário 

: vicini22@gmail.com 

24 h 

11:25 as 12:00 

: wasa@ 




30 




Política Ótima de Manutenção Periódica sob o Modelo ARA com Diferentes Memórias: 

Um Estudo de Caso na Indústria 

Maria Luíza G. de Toledo, Marta A. Freitas, Enrico A. Colosimo, and Gustavo L. Gilardoni 

Resumo: An appropriate maintenance policy is essential to reduce expenses and 

risks related to equipment failures. This paper presents preliminary results of a study 

that aims to define the optimal periodic maintenance policy under the assumption of 

imperfect repair, using ARA (Arithmetic Reduction of Age) model proposed by 

Doyen and Gaudoin (2004). 

In particular, for a database of failures in small trucks from a mining company, 

maximum likelihood estimates are obtained for the parameters ofARAmodels with 

different memories, associated with a Power Law Process. 

Subsequently, a method for determining the optimal maintenance frequency is 

applied to the data, which proposes a procedure to approximate the mean function, 

that in this case has no closed form solution. 

The results provide information for the mining company, which can be used to 

support decision making regarding preventive maintenance policy. 

Horário 

24 h : malutoledo83@gmail.com 

14:00 as 14:35 

: wasa@ 



31 





A class of regression models for parallel and series 

systems with a random number of components 

Alice L. Morais and Silvia L. P. Ferrari 

Resumo: In this paper we extend the Weibull power series (WPS) class of 

distributions and named this new class as extended Weibull power series (EWPS) 

class of distributions.The EWPS distributions are related to series and parallel 

systems with a random number of components, whereas the WPS distributions 

(Morais and Barreto-Souza, 2011) are related to series systems only. Unlike the 

WPS distributions, for which the Weibull is a limiting special case, the Weibull law 

is a particular case of the EWPS distributions. 

We prove that the distributions in this class are identiable under a simple 

assumption. We also prove stochastic and hazard rate order results and highlight that 

the shapes of the EWPS distributions are markedly more exible than the shapes of 

the WPS distributions. 

We define a regression model for the EWPS response random variable to model a 

scale parameter and its quantiles. We present the maximum likelihood estimator and 

prove its consistency and normal asymptotic distribution.Although the construction 

of this class was motivated by series and parallel systems, the EWPS distributions 

are suitable for modeling a wide range of positive data sets. 

To illustrate potential uses of this model, weapply it to a real data set on the tensile 

strength of coconut bers and present a simple device for diagnostic purposes. 

Horário 

: alice.lm@hotmail.com 

24 h 

14:35 as 15:10 

: wasa@ 






32 


Gráficos Cusum Ajustados ao risco para monitoramento 

de tempos de sobrevivência com fração de cura 

Jocelânio W. de Oliveira, Dione Maria Valenca, Pledson G. de Medeiros, 

Resumo: Este trabalho estuda o uso de técnicas de Controle Estatístico de Processos 

(CEP) para monitoramento de tempos de sobrevivência. Diferentemente de 

aplicações na área industrial, em que a população em estudo é considerada 

homogênea, o CEP na área de saúde admite a heterogeneidade e deseja levar em 

consideração características particulares de pacientes que, antes de se submeterem a 

um procedimento médico, podem apresentar diferentes riscos de morte. 

Nessa perspectiva, alguns autores propõem o uso de um gráfico de controle 

CUSUM ajustado ao risco (RAST CUSUM), para monitorar resultados clínicos em 

que a resposta é o tempo até a ocorrência de um evento e está sujeita a censura a 

direita. Nesta abordagem as diferenças entre as observações são consideradas por 

meio de um modelo de regressão de tempo de falha acelerado (MTFA). 

Neste estudo simulamos um caso em que há duas características associadas aos 

indivíduos em estudo (covariáveis), a saber, idade e sexo, as quais influenciam na 

resposta, para observar o comportamento deste gráfico de controle na detecção de 

diferentes desvios dequalidade. Além disso, buscamos estender esta técnica para 

modelos de sobrevivência com fracão de cura, admitindo as ditribuições loglogística 

e Weibull como exemplos, e considerando o modelo de tempo de 

promoção. 

Como resultado, vemos que esta proposta de monitoramento é competente e o uso 

do RAST CUSUM com MTFA em dados com fração de cura é ineficiente, o que 

evidencia a necessidade de adequar o método para modelos com fracão de cura. 

: jocelanio_oliveira@hotmail.com 

24 h 

15:10 as 15:45 

: wasa@ 



33 





Quarta-feira 27/11/2013 - 16:15 às 17:50 

A bayesian approach for the Poisson-Inverse-Gaussian 

regression model with cure rate 

Adriano K. Suzuki, Vicente G. Cancho, Francisco Louzada 

The Exponentiated Kumaraswamy-G Class: 

General Properties and Application 

Ronaldo V. da Silva, Manoel Wallace A. Ramos, Frank 

Gomes-Silva, Gauss M. Cordeiro 

Aplicação da abordagem de riscos competitivos em pacientes diagnosticados 

com câncer no ano de 2006 no hospital de clínicas de Porto Alegre 

Natalia Elis Giordani, Luciana Nunes, Isaias Prestes, 

Jair Ferreira, Suzi Camey 

1 

2 

3 

The Gamma Nadarajah-Haghighi Distribution 

Maria do Carmo S. Lima, Luis Gustavo B. P., 

Abraão D. C. Nascimento, Gauss M. Cordeiro 

4 

Generalização do estimador de Kaplan-Meier 

para tempos de vida fuzzy 

José Alejandro González Campos, Cristian Carvajal 

Muquillaza e Víctor Hugo Lachos Dávila 

5 

Use of copula functions for the reliability of series systems 

Jorge Alberto Achcar, Fernando Antonio Moala 

Modelos Weibull generalizada e log-normal generalizada para 

dados grupados e censurados: uma aplicação a sobrevida 

de idosos em Botucatu-SP 

Liciana Vaz de Arruda Silveira, Jose Nilton da Cruzy, Jose Eduardo 

Correntez, Tânia Ruiz, José Raimundo de Souza Passos 

Uma análise bayesiana da distribuição 

exponencial geométrica estendida 

Pedro Luiz Ramos, Fernando A. Moala, Jorge Alberto Achcar 

Diagnóstico de influência em modelos de regressão linear com 

distribuições normais/independentes e resposta censurada 

Isabel Cristina Gomes, Lourdes Coral Contreras 

Montenegro e Víctor Hugo Lachos 

6 

7 

9 

8


34 




Quarta-feira 27/11/2013 - 16:15 às 17:50 

10 

11 

12 

13 

14 

The Extended Generalized Gamma Geometric Distribution 

Juliano Bortolini, Marcelino A.R. Pascoa y Renato R. de Lima 

Análise de Sobrevivência na Evolução Pós-operatória 

em pacientes submetidos à Cirurgia Bariátrica 

Luciano Souza, Dâmoches Aurélio Nascimento da Silva, 

Isabella Valois Pedrosa, Gabriela Isabel Limoeiro Alves, 

Tamara Kathy de Araujo Valois, Romero Luiz Mendonça Sales 

Efeito da sobrevivência larval de Spodoptera frugiperda (Smith), 

(Lepidoptera: Noctuidae), alimentadas com dieta artificial submetida 

a imersão de extratos com potencial 

Fabiane Cunha, Vania Maria Ramos,Viviane Tavares de Almeida, 

Rafael Gervasoni Ferreira Leite,Elizabeth Mie Hashimoto 

Diagnostic Analysis of Censored HIV Viral Dynamics Load 

with Multivariate Student-t Distribution 

Victor H. Lachos, Larissa A. Matos, Luis 

M. Castro and Dipankar Bandyopadhyay 

Árvores de Regressão para Dados Censurados Correlacionados 

Juliana Luz Passos e Hildete Prisco Pinheiro 

15 

Extensões da Distribuição de Lindley na Análise de 

Dados de Sobrevivência 

Ana Paula Jorge do Espirito Santo, Josmar Mazucheli 

16 

Diferent Methods of Estimations for the Marshal-Olkin 

Extended Exponential Distribution 

Josmar Mazucheli,Franciso Louzada 

17 

Análise de Dados de Sobrevivência na Presença de Fração de 

Cura Utilizando uma Extensão do Modelo de Mistura 

Emílio Augusto Coelho-Barros, Jorge Alberto Achcar, Josmar Mazucheli 

18 

Diagnóstico de Influência em Modelos de Regressão t de 

Student para Dados Censurados 

Monique B. Massuia, Larissa A. Matos, Víctor 

H. Lachos, Celso R. B. Cabral


35 




Quinta-feira 28/11/2013 - 16:15 às 17:50 

Modelagem paramétrica na presença de censura 

informativa: um estudo de simulação 

Paulo Cerqueira dos Santos Junior, Enrico 

Antônio Colosimo, Fábio Nogueira Demarqui 

Inferência Clássica e Bayesiana para o Modelo de 

Fração de Cura Gompertz Defeituoso 

Ricardo Rocha, Vera Tomazella, Francisco Louzada-Neto 

19 

20 

Estimação intervalar para os parâmetros do modelo 

Weibull Modificado Exponenciado de Longa 

Duração: um estudo de simulação 

Hayala C. Cavenague de Souza, Gleici da Silva Castro Perdona 

Métodos comparativos do Tempo Total em Teste (TTT Plot) 

para modelagem de dados de sobrevivência 

Amanda Morales Eudes,Vera Lúcia Damasceno 

Tomazella, Ricardo Ferreira da Rocha 

Modelos de regressão pertencentes à família 

Beta Burr XII com fração de cura 

Camila Leal, Juliana Betini Fachini Gomes 

21 

22 

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O uso do pacote "flexsurv" para estimar os parâmetros do modelo 

log-gama generalizado com longa duração 

Rumenick P. da Silva, Antonio H. M. da Silva Jr e Dione MariaValença 

Estimação não paramétrica de probabilidade de falha por 

um evento de interesse na presença de riscos competitivos 

Cachimo Combo Assane, Basílio de Bragança 

Pereira, Elizabeth S. Muxfeldt, Gil F. Salles 

Usando o Proc NLMIXED do SAS para ajustar um 

modelo Birnbaum Saunders de efeitos aleatórios 

para dados censurados 

Cristian Villegas 

Análise de sobrevida de pacientes diagnosticados com Carcinoma 

espinocelular de Boca e Laringe nos 10 primeiros anos do Centro de 

Oncologia Bucal da UNESP, Campus de Araçatuba de 1991 a 2000. 

Maria Lucia Marçal Mazza Sundefeld 

24 

25 

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27

36 





Quinta-feira 28/11/2013 - 16:15 às 17:50 

28 

29 

Técnicas não-paramétricas de Análise de Sobrevivência 

aplicados à dados oncológicos 

Juliana Scudilio Rodrigues, Gleici da Silva Castro 

Perdon, Hayala Cavenague 

Estimation of parameters in Laplace and log-Laplace 

distributions with grouped data 

V. L. D. Tomazella, S. Nadarajah 

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Power half-normal distribution with cure rate 

Yolanda M. Gómez Olmos 

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Modelagem dos tempos de resposta de controladores de pulverização 

Thiago Gentil Ramires, Edwin Moises Marcos 

Ortega,Lucas Santana da Cunha,Raniere Rodrigues Vieira 

32 

Promotion time cure rate model with bivariate random effects 

Diego I. Gallardo, Heleno Bolfarine, Antonio C. Pedroso-de-Lima 

33 

34 

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Likelihood Based Inference for Quantile Regression 

Using the Asymmetric Laplace Distribution 

Luis B. Sánchez, Victor H. Lachos, Filidor V. Labra 

Estudo probabilístico da distribuição 

exponencial-geométrica potência 

Eduardo Cardoso de Oliveira, Bruno Felipe de J. Oliveira, 

Prof. Dr. Fernando Antonio Moala, Prof. Dr. Jorge Alberto Achcar 

A distribuição KumaraswamyWeibull na modelagem 

de dados em análise de sobrevivência 

Marina de Souza Paiva,Marcelino Alves Rosa de Pascoa, 

Anderson Castro Soares de Oliveira, Neuber José 

Segri,Gilmar Jorge de Oliveira Júnior, 

A distribuição beta exponencial generalizada 

na modelagem de dados em análise de sobrevivência 

36 

Rondiny Moreira Carneiro,Marcelino Alves Rosa de Pascoa,Anderson 

Castro Soares de Oliveira, Neuber José Segri, Tiago Almeida de Oliveira

Desenhado por Luis Benites Sánchez 

lbenitesanchez@gmail.com 

http://on.fb.me/1ia4dr2 

http://bit.ly/1dcLcXg 

: wasa@ 

: www.ime.unicamp.br/~wasa 

Página Web 

IMECC- Unicamp - Rua Sérgio Buarque de Holanda, 

651 – Cidade Universitária "Zeferino Vaz" – Distr. 

Barão Geraldo – Campinas – São Paulo – Brasil 

CEP 13083-859

Programas e Resumos 3 WASA 2013

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