Profesor de la Universidad de Concepción, Chile.

Organiza: Maestría en Estadística. Grupo de Modelos Matemáticos y Estadísticos para la Evaluación.

Día        :    Lunes 15 de Febrero

Hora      :    7:00 pm.

Lugar    :    N -411 (Edificio McGregor)

Ingreso libre. Inscripción previa para acceso al campus.

Resumen

En algunos estudios clínicos sobre el SIDA, las mediciones del ARN del VIH son recolectadas irregularmente en el tiempo y están a menudo sujetas a límites de detección superior e inferior, dependiendo de la forma de medición. Para analizar este tipo de datos se suelen utilizar modelos lineales o no lineales con efectos aleatorios que incluyen modificaciones para acomodar datos censurados. Este trabajo presenta un marco teórico para la estimación de este tipo de modelos cuya variable respuesta ha sido recolectada a intervalos irregulares. Para modelar la correlación en serie entre los errores de un mismo individuo, se considera una estructura de correlación exponencial atenuada para el error aleatorio y además se desarrolla un algoritmo EM para el cálculo de los estimadores de máxima verosimilitud, obteniéndose como un subproducto de este los errores estándar de los efectos fijos y el valor de la verosimilitud. Los métodos propuestos son ilustrados mediante simulaciones y el análisis de dos estudios con datos reales del SIDA.

Trabajo conjunto con Larissa A. Matos and Victor H. Lachos (UNICAMP).

Mayor información

Elizabeth Paredes

Secretaría de la Maestría en Estadística

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