Modelo de regresión semiparamétrico con datos censurados » książka
Modelo de regresión semiparamétrico con datos censurados
ISBN-13: 9783659076770 / Hiszpański / Miękka / 2013 / 68 str.
Muchos estudios estan asociados con la modelacion de una variable que se refiere a la duracion. A traves de la historia se han realizado estudios cuya investigacion esta centrada en el analisis de dicha variable, ejemplo: tiempo de sobrevivencia de un individuo desde que se le diagnostica una enfermedad hasta que muere. Un aspecto fundamental a tener en cuenta esta relacionado con el tipo de datos utilizados, en los cuales por su misma naturaleza esta presente la censura. Construir modelos que representen de manera adecuada el proceso generador de datos para una variable temporal es el objeto de estudio. El objetivo es extender los resultados de Cox y Stute y analizar una variable cuya informacion estara recogida en forma no parametrica. La parte relevante lo constituye la forma en que es recogido el efecto que una variable temporal ejerce sobre la variable asociada con la sobrevivencia, la cual modelaremos. Luego se presenta un caso de aplicacion donde se analizan datos sobre eventos coronarios, se exponen resultados que permiten obtener conclusiones representativas que seran de utilidad en la toma de decisiones."
Muchos estudios están asociados con la modelación de una variable que se refiere a la duración. A través de la historia se han realizado estudios cuya investigación está centrada en el análisis de dicha variable, ejemplo: tiempo de sobrevivencia de un individuo desde que se le diagnóstica una enfermedad hasta que muere. Un aspecto fundamental a tener en cuenta está relacionado con el tipo de datos utilizados, en los cuales por su misma naturaleza está presente la censura. Construir modelos que representen de manera adecuada el proceso generador de datos para una variable temporal es el objeto de estudio. El objetivo es extender los resultados de Cox y Stute y analizar una variable cuya información estará recogida en forma no paramétrica. La parte relevante lo constituye la forma en que es recogido el efecto que una variable temporal ejerce sobre la variable asociada con la sobrevivencia, la cual modelaremos. Luego se presenta un caso de aplicación donde se analizan datos sobre eventos coronarios, se exponen resultados que permiten obtener conclusiones representativas que serán de utilidad en la toma de decisiones.
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