Estimação da função quantílica para dados com censura intervalar

Abstract

Este trabalho propõe estimar a função quantílica na presença de censura intervalar, com especial atenção aos quantis mais baixos. Para tanto, inicialmente adota-se a abordagem não-paramétrica para obter o estimador de máxima verossimilhança da função de sobrevivência, mediante o emprego da teoria da regressão isotônica. Utiliza-se o Núcleo Estimador para suavizar a estimativa de máxima verossimilhança, por intermédio de vários métodos de obtenção do parâmetro ótimo de suavização. Por fim, estima-se a função quantílica e compara-se o vício e a variabilidade das estimativas para diferentes tamanhos de amostra e padrões de intervalos de censura. _____________________________________________________________________________ ABSTRACT

In this work, we study the estimation of the quantile function, especially for small quantiles. For that, we used the nonparametric maximum likelihood estimator (NPMLE) of the survival function, which is obtained using the theory of isotonic regression. We used kernel smoothing for the NPMLE with different methods to obtain the bandwidth. We compared the bias and variance of the estimators for different sample sizes and interval censoring patterns.