On estimation and influence diagnostics for a bivariate promotion lifetime model based on the FGM copula: a fully bayesian computation

AUTOR(ES)

Suzuki, A.K., Louzada, F., Cancho, V.G.

FONTE

TEMA (São Carlos)

DATA DE PUBLICAÇÃO

2013-12

RESUMO

Neste artigo nós propomos um modelo bivariado de longa duração baseado na copula de Farlie-Gumbel-Morgenstern, onde assumimos marginais com estrutura de tempo de promoção. O modelo proposto permite a presença de dados censurados e de covariáveis. Para fins inferenciais foi considerada uma abordagem bayesiana usando métodos MonteCarlo em Cadeias de Markov. Além disso, algumas discussões sobre os critérios de seleção de modelos são apresentadas. A fim de detectar outliers e observações influentes, nós apresentamos um método bayesiano de análise de influência de deleção de caso baseado na divergência de Kullback-Leibler. Os procedimentos desenvolvidos são ilustrados em dados artificiais e reais.

ASSUNTO(S)

abordagem bayesiana diagnóstico de influência de deleção de caso modelagem copula sobrevivência de longa duração

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