Look-up in Google Scholar
Title: Forma funcional de covariables en el modelo de Cox
Advisor(s): Bravo Quiroz, Antonio
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00
Issue Date: 2009
Institution: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Abstract: El análisis de supervivencia consiste en una colección de procedimientos estadísticos que permiten analizar y modelar, a los datos relacionados a la variable respuesta T, que a partir de un tiempo inicial pre-establecido; T representa el tiempo de seguimiento hasta la ocurrencia de un determinado suceso o evento de interés previamente fijado por el investigador, de modo que este evento de interés puede ser: muerte, fallo de un injerto renal, efectividad de un tratamiento, aparición de una complicación clínica, etc. Dichos procedimientos son hoy en día, una metodología fundamental en gran parte de los ensayos clínicos y de los estudios epidemiológicos que son experimentos de tipo longitudinal y prospectivo. El análisis de supervivencia se aplica a los datos biomédicos obtenidos según un protocolo que consiste en definir de manera precisa el momento inicial de la observación y el momento final, ya que la variable aleatoria T representa el tiempo transcurrido entre el inicio del tratamiento u observación y la consecución de un cierto evento de interés llamado falla o muerte. Sin embargo, puede haber individuos que no presentan el evento respectivo pre-establecido mientras dure el periodo de seguimiento, a los cuales, se les denomina individuos censurados o datos censurados; por eso, el objetivo principal del análisis de supervivencia es incorporar a su análisis ésta información parcial proporcionada por los individuos censurados mediante métodos desarrollados para ese fin.
Discipline: Estadística Matemática
Grade or title grantor: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Unidad de Posgrado
Grade or title: Magíster en Estadística Matemática
Register date: 20-Aug-2013



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons