(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2024)
Estudos relacionados a características de fenômenos/experimentos no tempo, como estudos longitudinais ou do tempo até a ocorrência de um evento de interesse, se fazem cada vez mais necessários em diversas áreas. Podem existir situações em que se objetiva investigar a relação entre uma ou mais respostas longitudinais e um evento de interesse, que pode ser realizada com o auxilio da modelagem conjunta de dados longitudinais e de sobrevivência. Entretanto, esses modelos podem apresentar problemas de convergência e serem computacionalmente exigentes, tornando inviável a utilização dos mesmos em muitos casos. Neste sentido, este estudo objetiva realizar, por meio de um estudo de simulação monte carlo, em função de diferentes porcentagens de censura e estrutura de correlação, utilizando a proposta de uma probabilidade de cobertura cruzada, como instrumento de diagnostico de uma situação favorável Ã convergência numérica para a obtenção das estimativas de máxima verossimilhança dos modelos conjuntos para dados longitudinais e de sobrevivência. Como resultados, verificou-se a existência similaridade em termos de inferência entre os modelos, com efeito da estrutura de correlação e do percentual de censura. Constatou-se que a probabilidade de cobertura cruzada contribui com um diagnóstico sobre o bom comportamento dos dados, auxiliando para realização da modelagem conjunta.