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.
Abordagem Bayesiana; Diagnóstico de influência de deleção de caso; modelagem copula; sobrevivência de longa duração
