Resumo

COELHO-BARROS, Emílio A. et al. Inferencia bayesiana para distribuciones Weibull segmentadas. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2019, vol.42, n.2, pp.225-243. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v42n2.76815.

En este artículo introducimos un nuevo modelo Bayesiano para distribuciones Weibull segmentadas, que puede ser una buena alternativa en el análisis de datos aplicados a la investigación en salud, con la presencia de censuras y covariables. Con este método basado en la estimación de puntos de cambio, hemos obtenido un excelente ajuste a los datos utilizados como ejemplos. De acuerdo con el modelo propuesto, fue posible identificar rangos de valores en las series temporales en que una variable independiente podría tener diferentes efectos. Este es un resultado importante desde el punto de vista clínico. Los estimados bayesianos fueron obtenidos usando métodos de Monte Carlo en Cadenas de Markov. Ejemplos basados en conjuntos de datos reales fueran usados para ilustrar el uso de los modelos propuestos y sus potenciales aplicaciones en investigaciones clínicas.

Palavras-chave : Covariables; Datos censurados; Distribución Weibull segmentada; Métodos bayesianos; Puntos de cambio.

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