Cotas generales para el problema del incumplimiento parcial del tratamiento
- Autores
- Pantazis, Lucio José
- Año de publicación
- 2012
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión publicada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Sued, Raquel Mariela
- Descripción
- Consideremos un ensayo clínico en el que el tratamiento fue asignado de forma completamente aleatoria, pero la población de interés no necesariamente cumple con las asignaciones de tratamiento. En este contexto, ante la imposibilidad de identicar el efecto medio del tratamiento recibido, se buscan cotas para el mismo. Para este problema asumimos un Modelo Causal Funcional que retrata la dinámica de las variables del sistema. Usando la distribución empírica de las variables observadas (tratamiento asignado, tratamiento recibido y respuesta) y aliéndonos del modelo asumido, formulamos un problema de programación lineal a partir del cual logramos encontrar estimadores para dichas cotas. Nuestro aporte consiste de encontrar cotas para parámetros causales muy generales (no solo el efecto medio del tratamiento) en el caso en que la variable respuesta toma nitos valores, generalizando trabajos anteriores.
Fil: Pantazis, Lucio José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
- OAI Identificador
- seminario:seminario_nMAT000707_Pantazis
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Cotas generales para el problema del incumplimiento parcial del tratamientoPantazis, Lucio JoséConsideremos un ensayo clínico en el que el tratamiento fue asignado de forma completamente aleatoria, pero la población de interés no necesariamente cumple con las asignaciones de tratamiento. En este contexto, ante la imposibilidad de identicar el efecto medio del tratamiento recibido, se buscan cotas para el mismo. Para este problema asumimos un Modelo Causal Funcional que retrata la dinámica de las variables del sistema. Usando la distribución empírica de las variables observadas (tratamiento asignado, tratamiento recibido y respuesta) y aliéndonos del modelo asumido, formulamos un problema de programación lineal a partir del cual logramos encontrar estimadores para dichas cotas. Nuestro aporte consiste de encontrar cotas para parámetros causales muy generales (no solo el efecto medio del tratamiento) en el caso en que la variable respuesta toma nitos valores, generalizando trabajos anteriores.Fil: Pantazis, Lucio José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y NaturalesSued, Raquel Mariela2012-12-27info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT000707_Pantazisspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/arreponame:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)instname:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesinstacron:UBA-FCEN2026-05-07T11:48:15Zseminario:seminario_nMAT000707_PantazisInstitucionalhttps://digital.bl.fcen.uba.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://digital.bl.fcen.uba.ar/cgi-bin/oaiserver.cgiana@bl.fcen.uba.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:18962026-05-07 11:48:18.108Biblioteca Digital (UBA-FCEN) - Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesfalse |
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Consideremos un ensayo clínico en el que el tratamiento fue asignado de forma completamente aleatoria, pero la población de interés no necesariamente cumple con las asignaciones de tratamiento. En este contexto, ante la imposibilidad de identicar el efecto medio del tratamiento recibido, se buscan cotas para el mismo. Para este problema asumimos un Modelo Causal Funcional que retrata la dinámica de las variables del sistema. Usando la distribución empírica de las variables observadas (tratamiento asignado, tratamiento recibido y respuesta) y aliéndonos del modelo asumido, formulamos un problema de programación lineal a partir del cual logramos encontrar estimadores para dichas cotas. Nuestro aporte consiste de encontrar cotas para parámetros causales muy generales (no solo el efecto medio del tratamiento) en el caso en que la variable respuesta toma nitos valores, generalizando trabajos anteriores. |
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