Estimación robusta de modelos de supervivencia con hazard aditivo
El enfoque más común en el Análisis de Supervivencia para analizar el tiempo de falla de algún evento se basa sobre la función hazard, que intuitivamente mide el riesgo instantáneo. Esta función es muy utilizada en los estudios clínicos y existen varios modelos para ella. Entre los modelos semipar...
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis Tesis de doctorado |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52953 https://doi.org/10.35537/10915/52953 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El enfoque más común en el Análisis de Supervivencia para analizar el tiempo de falla de algún evento se basa sobre la función hazard, que intuitivamente mide el riesgo instantáneo. Esta función es muy utilizada en los estudios clínicos y existen varios modelos para ella.
Entre los modelos semiparamétricos más utilizados se encuentra el aditivo, donde se estima un parámetro de regresión y una función del tiempo de falla inicial, de forma funcional arbitraria, conocida como “función baseline”.
En este trabajo se propone dos familias de estimadores robustos para el parámetro de regresión en el modelo de supervivencia con hazard aditivo sin la necesidad de estimar ni previamente ni conjuntamente la función baseline. |
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