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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributorJaramillo Elorza, Mario César
dc.contributor.authorBustos Giraldo, Olga Alexandra
dc.date.accessioned2020-03-30T06:33:12Z
dc.date.available2020-03-30T06:33:12Z
dc.date.issued2019-09-12
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/76926
dc.description.abstractLos datos con censura en intervalos son comunes en varias áreas del conocimiento, tales como: epidemiología, finanzas, demografía, medicina, entre otros. Ocurren cuando el evento de interés, el tiempo de falla, no se observa exactamente, sino que se encuentra dentro de algún intervalo del tiempo de observación. La solución para esta situación es realizar imputación de los datos que no se conocen exactamente. Las alternativas propuestas son los métodos de imputación simple y múltiple, los métodos Bayesianos y el algoritmo ICM (Iterative Convex Minorant) bajo el modelo de riesgos proporcionales de Cox fueron estudiados en esta investigación. En esta tesis se realizará una comparación vía simulación de los métodos anteriormente descritos. La comparación se realizará utilizando el error cuadrático medio (ECM) de las respectivas estimaciones de los parámetros de interés y la probabilidad de cobertura con un nivel de confianza nominal del 95% y finalmente se realizará una aplicación con datos reales
dc.description.abstractAbstract: Interval-censored data are common in several areas of knowledge, such as: epidemiology, _nance, demography and medicine. These data occur when the event of interest, the time of failure, is not observed exactly, but it is within a known interval of observation times. A solution for this situation is to impute the data that is not known exactly. The proposed alternatives are simple and multiple imputation methods. Bayesian methods and the ICM (Iterative Convex Minorant) algorithm under the proportional hazards model of Cox were studied in this research. In this thesis, a comparison will be made via simulation of the methods described above. The comparison will be made using the mean square error (MSE) of the respective estimators of the parameters of interest and the probability of coverage with a nominal con_dence level of 95 %. Finally an application will be made with real data.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Ciencias Escuela de Estadística
dc.relation.ispartofEscuela de Estadística
dc.relation.haspart51 Matemáticas / Mathematics
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.titleComparación de los métodos de imputación múltiple, Bayesianos y el algoritmo ICM (Iterative Convex Minorant) para datos con censura en intervalos
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/73947/
dc.description.degreelevelMaestría
dc.relation.referencesBustos Giraldo, Olga Alexandra (2019) Comparación de los métodos de imputación múltiple, Bayesianos y el algoritmo ICM (Iterative Convex Minorant) para datos con censura en intervalos. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalMétodos de imputación múltiple
dc.subject.proposalCensura en intervalos
dc.subject.proposalMétodos Bayesianos
dc.subject.proposalAlgoritmo ICM (Iterative Convex Minorant)
dc.subject.proposalModelo de riesgos proporcionales de Cox
dc.subject.proposalMultiple imputation methods
dc.subject.proposalInterval-censored
dc.subject.proposalBayesian methods
dc.subject.proposalIterative Convex Minorant
dc.subject.proposalProportional hazards model of Cox.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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