Análise de resíduos para o Modelo Logístico Generalizado Dependente do Tempo (GTDL)
GTDL, modelo de riscos proporcionais, análise de resíduos.
Diversos pesquisadores utilizam o tradicional modelo de riscos proporcionais de Cox (1972), que apresenta uma interpretação simples e pode ser estendido para incorporar covariáveis tempo dependentes; contudo, observa-se que na natureza, nem sempre os dados se adequam a este modelo por não atenderem às propriedades usuais de proporcionalidade das taxas de falhas e o efeito da covariável ao longo do tempo não poder ser detectado. Neste trabalho analisamos a modelagem de dados de sobrevivência mediante o modelo logístico generalizado dependente do tempo (GTDL). A utilização deste modelo é uma alternativa significativa proposta por Mackenzie (1996) e que atende à pressuposição da não-proporcionalidade dos riscos. Com a finalidade de se avaliar a qualidade de ajuste do modelo, introduzimos os resíduos Cox-Snell, modificados de Cox-Snell, martingale, deviance, quantílico aleatorizado, NMSP e NRSP. Conduzimos um estudo de simulação via Monte Carlo para investigar o comportamento assintótico dos estimadores de máxima verossimilhança do modelo GTDL obtidos através da maximização direta do logaritmo da função de verossimilhança, para os casos em que a função de sobrevivência é própria e quando temos uma modelo de fração de cura. Desenvolvemos também, outro estudo de simulação com o intuito de conhecer a distribuição empírica dos resíduos. Finalmente, aplicamos as metodologias estudadas em um conjunto de dados disponível na literatura envolvendo pacientes com câncer de pulmão.