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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Álvarez, Enrique Ernesto, Ferrario, Julieta
Formato:	Articulo
Lenguaje:	Español
Publicado:	2012
Materias:	Matemática Modelos de riesgo proporcional Modelo de riesgo de falla acelerado Modelo de riesgo aditivo Estimación robusta
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:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	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.
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