Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia

En Análisis de Supervivencia se analizan datos referidos al tiempo final de ocurrencia de un evento, T, y asociado a éste se recogen un vector de variables explicativas independientes o “covariables”, Z. Lo que se desea es modelar la relación entre T y Z, y el enfoque más común para esto se basa sob...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Álvarez, Enrique Ernesto, Ferrario, Julieta
Formato: Articulo
Lenguaje:Español
Publicado: 2012
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/99850
https://ri.conicet.gov.ar/11336/68451
http://www.contraloria.gob.pa/inec/IASI/publi_revista.html
Aporte de:
Descripción
Sumario:En Análisis de Supervivencia se analizan datos referidos al tiempo final de ocurrencia de un evento, T, y asociado a éste se recogen un vector de variables explicativas independientes o “covariables”, Z. Lo que se desea es modelar la relación entre T y Z, y el enfoque más común para esto se basa sobre la función de intensidad o tasa de riesgo, definida como [-ecuación-] que representa el riesgo instantáneo en el tiempo t. Una generalización de los modelos para la función de riesgo incluye variables regresoras. Estos pueden ser formados de varias maneras y los tres modelos semiparamétricos más utilizados y a los que hacemos referencia aquí son: de riesgo proporcional, de tiempo de falla acelerado y de riesgo aditivo. El objetivo de esta revisión es sintetizar las propuestas de robustificación realizadas hasta el momento para los modelos proporcional, de falla acelerado y aditivo, comentando posibles generalizaciones y extensiones.