dc.contributor.advisor | Muñoz Pichardo, Juan Manuel | es |
dc.creator | Heras Jiménez, Elena de las | es |
dc.date.accessioned | 2024-03-01T10:10:18Z | |
dc.date.available | 2024-03-01T10:10:18Z | |
dc.date.issued | 2023-11 | |
dc.identifier.citation | Heras Jiménez, E.d.l. (2023). Modelo de Cox con covariantes dependientes del tiempo. (Trabajo Fin de Máster Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/155729 | |
dc.description.abstract | 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. | es |
dc.description.abstract | Survival analysis is a very useful statistical analysis methodology in any field of research
(industry, medicine, economics, biology, demography. . . ) and aims to analyze or model
the time it takes for one or more events of interest to occur. The most widely used model
in this field is the semi-parametric Cox regression model, also known as the proportional
hazards model. An extension of this model with great practical applications in science
arises in the presence of time-dependent covariates. Thus, the purpose of this paper is
the study of the latter extended Cox model which will include the general formulation to
allow for time-dependent variables, a discussion of the characteristics of the model and
statistical inference on it. In addition, in order to illustrate the usefulness of this model,
R will be used and the model will be studied on real data. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.format.extent | 95 p. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Análisis de supervivencia | es |
dc.subject | Modelo de regresión de Cox | es |
dc.subject | Función de riesgo | es |
dc.subject | Hipótesis de riesgos proporcionales | es |
dc.subject | Covariante dependiente del tiempo | es |
dc.subject | Survival analysis | es |
dc.subject | Cox regression model | es |
dc.subject | Hazard function | es |
dc.subject | Proportional hazards hypothesis | es |
dc.subject | Time-dependent covariates | es |
dc.title | Modelo de Cox con covariantes dependientes del tiempo | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Estadística e Investigación Operativa | es |
dc.description.degree | Doble Máster MAES-Máster Universitario en Matemáticas (MAES-MUM) | es |