En este trabajo se propone modelar la función de distribución conjunta del tiempo de supervivencia 𝑇 y del tipo de evento 𝐷 para el análisis de riesgos competitivos a través de modelos basados en cópulas Gaussianas. Efectos de covariables se incorporan al caracterizar las distribuciones marginales usando modelos paramétricos y...
Aún más, cuando el objetivo es modelar datos con una estructura de dependencia, relativamente poco trabajo se ha realizado y, los modelos más comúnmente empleados en este caso son los modelos tipo von Mises y los modelos wrapped. Sin embargo, el análisis y la aplicabilidad de este tipo de modelos...
Los datos de supervivencia se presentan en disciplinas tales como medicina, criminología,finanzas e ingeniería entre otras. En varias circunstancias el evento de interés puede clasificarseen varias causas de muerte o fallo y en algunas otras, el evento puede observarse sólo para unaproporción de “susceptibles”. Los datos correspondientes a estas dos...
La falta de datos en las variables explicativas de los modelos lineales generalizados es un problema común que se ha estudiado por muchos años y se han propuesto diversos métodos para enfrentarlo. Entre estos métodos, un procedimiento basado en modelos como lo es máxima verosimilitud representa una metodología de estimación...
En este trabajo de investigación se estudian los procesos controlables de Markov en espacios de Borel, a tiempo discreto con horizonte infinito, con funciones de costos (o de recompensa) acotadas y usando los siguientes criterios: costo esperado descontado, costo promedio, recompensa total esperada. Se plantea el problema de la estimación...