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Modelo de regresión de Cox usando splinesFlores Flores, Claudio Jaime, Flores Flores, Claudio Jaime January 2011 (has links)
En muchos estudios clínicos es muy frecuente el uso de modelo de riesgos proporcionales de Cox; el cual asume riesgos proporcionales y restringe a que el logaritmo de la razón de riesgo sea lineal en las covariables, lo cual en muchos casos no se verifica. En este sentido, una forma funcional no lineal del efecto de las covariables puede ser aproximada por una función spline. En este trabajo, se presenta la metodología del modelo de regresión de Cox usando splines, particularmente regresión splines y P-splines, para aproximar la forma funcional no-lineal de los efectos de las covariables en la función de riesgo. Como una aplicación, se analiza los datos de pacientes con LNH para determinar los factores pronósticos para la supervivencia global. Los resultados muestran que el efecto de las covariables contínuas como hemoglobina, leucocitos, linfocitos y DHL presentan una forma funcional no lineal en el logaritmo de la razón de riesgo.
-- Palabras claves: Modelo de Cox, regresión splines, P-splines, LNH. / -- In many clinical studies, Cox proportional hazard model is very common to use, it assumes
proportional hazard and restricts the log hazard ratio to be linear in the covariates; these
asumptions can not be verified. In this way, a nonlinear functional form of the covariates
effect can be approximated by a spline function. In this paper, we present the methodology
and an application of Cox model using splines, particularly regression splines and P-splines,
to approximate the nonlinear functional form of the effect of covariates on the hazard function. As an application, we analyse data from patients with NHL to determine prognostic
factors for overall survival. These results show that the effect of continuous covariates as:
hemoglobin, leukocytes, lymphocytes and LDH have a nonlinear form with the log hazard
ratio.
-- Keywords: Cox model, regression splines, P-spline, NHL. / Tesis
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Una aplicación de la regresión de Cox con puntos de cambio en las covariablesTrujillo Angeles, Lucía Inés 20 June 2016 (has links)
El siguiente trabajo de tesis, estudiará el modelo de regresión de Cox con puntos de cambio en las covariables propuesto por Jensen y Lutkebohmert (2008), realizando el desarrollo y la aplicación para una base de líneas móviles postpago. El objetivo es obtener los parámetros de las covariables y el nuevo parámetro en el modelo que es el punto de cambio, para analizar la manera como estas covariables tienen influencia en la desactivación de una línea a solicitud del cliente. / Tesis
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Forma funcional de covariables en el modelo de CoxRoque Roque, Daniel Octavio January 2009 (has links)
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.
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El modelo de larga duración Weibull-GeométricaTorres Salinas, Karina Hesi 20 March 2019 (has links)
Los modelos de larga duración son una extensión de los modelos de supervivencia tradicional
y nos permiten modelar una proporción de la población que no llegan a experimentar
un evento de interés, incluso después de un largo periodo de seguimiento. En este trabajo
se presenta y deduce la distribución de larga duración Weibull-Geométrica y su proceso de estimación e inferencia. Se desarrolló un estudio de simulación con el un de evaluar el desempeño de las estimaciones y determinar si se recuperan los parámetros. Asimismo el modelo fue aplicado a una muestra de clientes que adquirieron y activaron una tarjeta de crédito
entre enero a diciembre del año 2015 y donde el principal objetivo del análisis era entender el
comportamiento del tiempo hasta la cancelación de la tarjeta de crédito del cliente. Comparamos
al modelo de larga duración Weibull-Geométrica con otros modelos de larga duración,
Exponencial-Geométrica y Weibull. Los resultados indican que nuestro modelo muestra un
mejor ajuste en los datos. / Tesis
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Forma funcional de covariables en el modelo de CoxRoque Roque, Daniel Octavio January 2009 (has links)
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Análisis de supervivencia como alternativa metodológica para estimar probabilidades de incumplimiento de los deudores de créditos corporativos y a grandes empresas en el PerúUriarte Cáceres, Fátima Lucía January 2017 (has links)
Realiza una aplicación del modelo de riesgos proporcionales de Cox para identificar algunas variables explicativas del riesgo de incumplimiento de los nuevos deudores de créditos corporativos y a grandes empresas. Las características del deudor (sector económico, endeudamiento, rentabilidad, tamaño de la empresa), del crédito (saldo inicial, porcentaje en moneda extranjera, porcentaje de garantías), la agrupación de la entidad y el índice de confianza empresarial fueron identificados como factores asociados con el incumplimiento en el pago de los créditos de las empresas corporativas y grandes. / Tesis
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Modelo de supervivencia de larga duración con riesgos proporcionales y estimación del riesgo base vía splines: modelamiento de abandono de segurosMattos Galarza, Hector 12 January 2021 (has links)
Los modelos de supervivencia, aquellos que tratan de describir el tiempo a la ocurrencia de uno
o más eventos, han demostrado tener gran versatilidad para poder modelar distintos tipos de eventos
y un alcance mayor al que inicialmente se propuso. Su aplicación varía desde el área de la medicina
hasta usos en actividades financieras como análisis de riesgos de activos, entre otros. Este trabajo
tiene como motivación el análisis del tiempo de permanencia de un cliente con contrato de póliza de
seguros. En esta aplicación, solo una fracción de los clientes son susceptibles a la terminación del
contrato y, en este sentido, se requiere que el modelo cuente con la flexibilidad de asumir que no
todos los clientes son susceptibles al evento de interés. En este trabajo, se propone un modelo de larga
duración asumiendo un modelo de riesgos proporcionales para los clientes susceptibles de abandono
y donde la función de riesgo basal de este último se modela vía funciones de splines monótonas. Este
trabajo empieza con la definición del modelo, el proceso de estimación de parámetros, escenarios
de simulación donde se evalúa el desempeño del proceso de estimación e inferencia y finalmente una
aplicación para estudiar los factores asociados con el abandono de clientes en una compañía de seguros
en el Perú. / Survival models, those that are focused on trying to describe the time before the ocurrence of one
or more events, have demonstrated great versatility in their capacity to model various types of events
and a further reach than initially proposed. Its application encompasses from medical trials to uses in
financial activities like assets risk management, among others. This work focuses in the analysis of
the time of a customer until their decision of termination of an insurance policy. In this application,
only a fraction of the population are prone to terminate their contract and, in this sense, it is needed
that the model have a certain degree of flexibility of assuming that not all the clients are susceptible
to this event. A long-term proportional hazard model is proposed in this work with base risk function
modeled via monotone splines. This work starts with the model definition, the parameters estimation
process, simulation scenarios where the estimation and inference process performance is evaluated and
finally an application to study the associated factors with the churn process for an insurance company
in Perú.
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Una aplicación de la regresión de Cox con puntos de cambio en las covariablesTrujillo Angeles, Lucía Inés 20 June 2016 (has links)
El siguiente trabajo de tesis, estudiará el modelo de regresión de Cox con puntos de cambio en las covariables propuesto por Jensen y Lutkebohmert (2008), realizando el desarrollo y la aplicación para una base de líneas móviles postpago. El objetivo es obtener los parámetros de las covariables y el nuevo parámetro en el modelo que es el punto de cambio, para analizar la manera como estas covariables tienen influencia en la desactivación de una línea a solicitud del cliente.
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El modelo de larga duración Weibull-GeométricaTorres Salinas, Karina Hesi 20 March 2019 (has links)
Los modelos de larga duración son una extensión de los modelos de supervivencia tradicional
y nos permiten modelar una proporción de la población que no llegan a experimentar
un evento de interés, incluso después de un largo periodo de seguimiento. En este trabajo
se presenta y deduce la distribución de larga duración Weibull-Geométrica y su proceso de estimación e inferencia. Se desarrolló un estudio de simulación con el un de evaluar el desempeño de las estimaciones y determinar si se recuperan los parámetros. Asimismo el modelo fue aplicado a una muestra de clientes que adquirieron y activaron una tarjeta de crédito
entre enero a diciembre del año 2015 y donde el principal objetivo del análisis era entender el
comportamiento del tiempo hasta la cancelación de la tarjeta de crédito del cliente. Comparamos
al modelo de larga duración Weibull-Geométrica con otros modelos de larga duración,
Exponencial-Geométrica y Weibull. Los resultados indican que nuestro modelo muestra un
mejor ajuste en los datos.
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