Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia

Autores
Álvarez, Enrique Ernesto; Ferrario, Julieta
Año de publicación
2012
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En Análisis de Supervivencia se analizan datos referidos al tiempo final de ocurrencia de un evento, T, y asociado a éste se recogen un vector de variables explicativas independientes o “covariables”, Z. Lo que se desea es modelar la relación entre T y Z, y el enfoque más común para esto se basa sobre la función de intensidad o tasa de riesgo, definida como [-ecuación-] que representa el riesgo instantáneo en el tiempo t. Una generalización de los modelos para la función de riesgo incluye variables regresoras. Estos pueden ser formados de varias maneras y los tres modelos semiparamétricos más utilizados y a los que hacemos referencia aquí son: de riesgo proporcional, de tiempo de falla acelerado y de riesgo aditivo. El objetivo de esta revisión es sintetizar las propuestas de robustificación realizadas hasta el momento para los modelos proporcional, de falla acelerado y aditivo, comentando posibles generalizaciones y extensiones.
Survival Analysis analyzes data referring to times until the occurrence of an event, T, which is collected together with a vector of independent variables or “covariates”, Z. What is desired is to model the relationship between T and Z, and the most common approach is based on the intensity function or hazard rate, defined as [-equation-] which represents the instantaneous risk at time t. A generalization of the models for the hazard function includes covariates. These can be formed in various ways and the three most commonly used semiparametric models and are referred in the review. They are the proportional hazards, the accelerated failure time and the additive risks models. The aim of this review is to summarize the proposals made for robustification in the proportional model, the accelerated failure time model and the additive model, commenting on possible generalizations and extensions.
Facultad de Ciencias Exactas
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Materia
Matemática
Modelos de riesgo proporcional
Modelo de riesgo de falla acelerado
Modelo de riesgo aditivo
Estimación robusta
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/99850

id SEDICI_18fe82f05d6b2ccbdf21292cd6868514
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/99850
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de SupervivenciaÁlvarez, Enrique ErnestoFerrario, JulietaMatemáticaModelos de riesgo proporcionalModelo de riesgo de falla aceleradoModelo de riesgo aditivoEstimación robustaEn Análisis de Supervivencia se analizan datos referidos al tiempo final de ocurrencia de un evento, T, y asociado a éste se recogen un vector de variables explicativas independientes o “covariables”, Z. Lo que se desea es modelar la relación entre T y Z, y el enfoque más común para esto se basa sobre la función de intensidad o tasa de riesgo, definida como [-ecuación-] que representa el riesgo instantáneo en el tiempo t. Una generalización de los modelos para la función de riesgo incluye variables regresoras. Estos pueden ser formados de varias maneras y los tres modelos semiparamétricos más utilizados y a los que hacemos referencia aquí son: de riesgo proporcional, de tiempo de falla acelerado y de riesgo aditivo. El objetivo de esta revisión es sintetizar las propuestas de robustificación realizadas hasta el momento para los modelos proporcional, de falla acelerado y aditivo, comentando posibles generalizaciones y extensiones.Survival Analysis analyzes data referring to times until the occurrence of an event, T, which is collected together with a vector of independent variables or “covariates”, Z. What is desired is to model the relationship between T and Z, and the most common approach is based on the intensity function or hazard rate, defined as [-equation-] which represents the instantaneous risk at time t. A generalization of the models for the hazard function includes covariates. These can be formed in various ways and the three most commonly used semiparametric models and are referred in the review. They are the proportional hazards, the accelerated failure time and the additive risks models. The aim of this review is to summarize the proposals made for robustification in the proportional model, the accelerated failure time model and the additive model, commenting on possible generalizations and extensions.Facultad de Ciencias ExactasConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2012-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArticulohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdf85-106http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/99850spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://ri.conicet.gov.ar/11336/68451info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.contraloria.gob.pa/inec/IASI/publi_revista.htmlinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/0014-1135info:eu-repo/semantics/altIdentifier/hdl/11336/68451info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:20:56Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/99850Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:20:56.693SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia
title Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia
spellingShingle Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia
Álvarez, Enrique Ernesto
Matemática
Modelos de riesgo proporcional
Modelo de riesgo de falla acelerado
Modelo de riesgo aditivo
Estimación robusta
title_short Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia
title_full Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia
title_fullStr Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia
title_full_unstemmed Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia
title_sort Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia
dc.creator.none.fl_str_mv Álvarez, Enrique Ernesto
Ferrario, Julieta
author Álvarez, Enrique Ernesto
author_facet Álvarez, Enrique Ernesto
Ferrario, Julieta
author_role author
author2 Ferrario, Julieta
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Matemática
Modelos de riesgo proporcional
Modelo de riesgo de falla acelerado
Modelo de riesgo aditivo
Estimación robusta
topic Matemática
Modelos de riesgo proporcional
Modelo de riesgo de falla acelerado
Modelo de riesgo aditivo
Estimación robusta
dc.description.none.fl_txt_mv En Análisis de Supervivencia se analizan datos referidos al tiempo final de ocurrencia de un evento, T, y asociado a éste se recogen un vector de variables explicativas independientes o “covariables”, Z. Lo que se desea es modelar la relación entre T y Z, y el enfoque más común para esto se basa sobre la función de intensidad o tasa de riesgo, definida como [-ecuación-] que representa el riesgo instantáneo en el tiempo t. Una generalización de los modelos para la función de riesgo incluye variables regresoras. Estos pueden ser formados de varias maneras y los tres modelos semiparamétricos más utilizados y a los que hacemos referencia aquí son: de riesgo proporcional, de tiempo de falla acelerado y de riesgo aditivo. El objetivo de esta revisión es sintetizar las propuestas de robustificación realizadas hasta el momento para los modelos proporcional, de falla acelerado y aditivo, comentando posibles generalizaciones y extensiones.
Survival Analysis analyzes data referring to times until the occurrence of an event, T, which is collected together with a vector of independent variables or “covariates”, Z. What is desired is to model the relationship between T and Z, and the most common approach is based on the intensity function or hazard rate, defined as [-equation-] which represents the instantaneous risk at time t. A generalization of the models for the hazard function includes covariates. These can be formed in various ways and the three most commonly used semiparametric models and are referred in the review. They are the proportional hazards, the accelerated failure time and the additive risks models. The aim of this review is to summarize the proposals made for robustification in the proportional model, the accelerated failure time model and the additive model, commenting on possible generalizations and extensions.
Facultad de Ciencias Exactas
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
description En Análisis de Supervivencia se analizan datos referidos al tiempo final de ocurrencia de un evento, T, y asociado a éste se recogen un vector de variables explicativas independientes o “covariables”, Z. Lo que se desea es modelar la relación entre T y Z, y el enfoque más común para esto se basa sobre la función de intensidad o tasa de riesgo, definida como [-ecuación-] que representa el riesgo instantáneo en el tiempo t. Una generalización de los modelos para la función de riesgo incluye variables regresoras. Estos pueden ser formados de varias maneras y los tres modelos semiparamétricos más utilizados y a los que hacemos referencia aquí son: de riesgo proporcional, de tiempo de falla acelerado y de riesgo aditivo. El objetivo de esta revisión es sintetizar las propuestas de robustificación realizadas hasta el momento para los modelos proporcional, de falla acelerado y aditivo, comentando posibles generalizaciones y extensiones.
publishDate 2012
dc.date.none.fl_str_mv 2012-12
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Articulo
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/99850
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/99850
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://ri.conicet.gov.ar/11336/68451
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.contraloria.gob.pa/inec/IASI/publi_revista.html
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/0014-1135
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/hdl/11336/68451
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
85-106
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844616084558184448
score 13.069144