Modelo de regresión Birnbaum-Saunders en la presencia de efectos no parmétricos y censura no informativa
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Autores
Rúa Yánez, Laura Marcela
Director
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Español
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Resumen
El principal objetivo de este trabajo es proporcionar una versión más flexible del modelo de regresión Log-Birnbaum-Saunders bajo la presencia de censura aleatoria y no informativa, donde se asume que los efectos de algunas variables explicativas son no lineales pero su forma funcional es desconocida. La flexibilidad que proporciona el modelo que se propone radica en su capacidad para describir la mediana de la distribución del tiempo de vida mediante un conjunto de covariables haciendo uso de una suma de funciones arbitrarias, cuya forma funcional es estimada de los datos (observaciones), reduciendo así la posibilidad de error de especificación, lo que permite estimar los parámetros de forma robusta bajo la presencia de extremos o outliers, incluyendo observaciones censuradas no informativas.
Abstract: The main objective of this work is to provide a more flexible version ofthe Log-Birnbaum-Saunders regression model under the presence of random and non-informative censoring, where it is assumed that the effects of some explanatory variablesare nonlinear but their functional form is unknown .The flexibility provided by the proposed model lies in its ability to describe the medianlife-time distribution by a set of covariates that make use of a sum of arbitrary functions,which is estimated from the data (observations ), thus reducing the possibility ofspecification error, which allows the estimation of robust parameters under the presenceof extremes values or outliers, including non-informative censored observations.
Abstract: The main objective of this work is to provide a more flexible version ofthe Log-Birnbaum-Saunders regression model under the presence of random and non-informative censoring, where it is assumed that the effects of some explanatory variablesare nonlinear but their functional form is unknown .The flexibility provided by the proposed model lies in its ability to describe the medianlife-time distribution by a set of covariates that make use of a sum of arbitrary functions,which is estimated from the data (observations ), thus reducing the possibility ofspecification error, which allows the estimation of robust parameters under the presenceof extremes values or outliers, including non-informative censored observations.