Modelo de Cox con covariantes dependientes del tiempo
El análisis de supervivencia es una metodología de análisis estadístico muy útil en cualquier ámbito de investigación (industria, medicina, economía, biología, demografía. . . ) y tiene como objetivo analizar o modelizar el tiempo que tardan en ocurrir uno o más eventos de interés. El modelo más usa...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/155729 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/11441/155729 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Análisis de supervivencia Modelo de regresión de Cox Función de riesgo Hipótesis de riesgos proporcionales Covariante dependiente del tiempo Survival analysis Cox regression model Hazard function Proportional hazards hypothesis Time-dependent covariates |
| Sumario: | El análisis de supervivencia es una metodología de análisis estadístico muy útil en cualquier ámbito de investigación (industria, medicina, economía, biología, demografía. . . ) y tiene como objetivo analizar o modelizar el tiempo que tardan en ocurrir uno o más eventos de interés. El modelo más usado en este campo es el modelo semiparamétrico de regresión de Cox, conocido también como modelo de riesgos proporcionales. Una extensión del mismo con grandes aplicaciones prácticas en la ciencia, surge ante la presencia de covariantes dependientes del tiempo. De esta forma, el propósito de este trabajo es el estudio de este último modelo extendido de Cox que incluirá la formulación general para permitir variables dependientes del tiempo, una discusión de las características del modelo y la inferencia estadística sobre el mismo. Además, con objeto de ilustrar la utilidad de este modelo, se usará R y se estudiará dicho modelo sobre datos reales. |
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