RT Dissertation/Thesis
T1 Semiparametric estimation in the non-Markov three-state and illness-death progressive models
A1 Amorim, Ana Paula
K1 1209 Estadística
AB La tesis se organiza como sigue:En el Capítulo 2 introducimos unestimador semiparamétrico de la función de distribución conjunta deun par de 'gap times' posiblemente censurados. Se establece laconsistencia de un funcional general basado en tal estimador(Sección 2.2). Se realiza un estudio de simulación (Sección 2.3)para investigar las propiedades del estimador propuesto en muestrasfinitas, cuando se compara con un estimador puramente noparamétrico. El estudio de simulación incluye el comportamiento deun estimador bootstrap del error estándar. La ilustración con elejemplo de datos de cáncer de vejiga se da en la Sección 2.4. En laSección 2.5 se establece una representación del estimador como sumade variables independientes e idénticamente distribuidas (i.i.d.) y,como consecuencia, se obtiene la normalidad asintótica delestimador. La prueba del resultado de consistencia se recoge en laSección 2.6.En el Capítulo 3 se propone un estimador semiparamétric de lasprobabilidades de transición en el modelo 'illness-death'. Al igualque en el Capítulo 2, se investigan las propiedades del estimadortanto teóricamente (consistencia, Sección 3.2) como a través desimulaciones (Sección 3.3). La Sección 3.4 está dedicada a lailustración con los datos reales de cáncer de colon.En el Capítulo 4 datos parte del código \verb"R" que hemos desarrolladopara implementar los métodos propuestos. Más específicamente, en laSección 4.2 se proporciona el código \verb"R" utilizado para obtener losresultados de las simulaciones de la Sección 2.3. En la Sección 4.3se da un ejemplo simple (basado en un conjunto de datos simulado)del cómputo de los estimadores semiparamétricos de lasprobabilidades de transición en el modelo 'illness-death'. Tambiéndamos el correspondiente código \verb"R" aquí. Finalmente, en la Sección4.4 estimamos las probabilidades de transición para los datos deleucemia, comparando los distintos estimadores no-markovianosalternativos.El Capítulo 5 contiene las principales conclusiones de los distintosCapítulos de la tesis (Sección 5.1). También damos aquí algunosproblemas abiertos que son interesantes para nuestra investigaciónfutura (Sección 5.2).
YR 2012
FD 2012-02-03
LK http://hdl.handle.net/11093/447
UL http://hdl.handle.net/11093/447
LA eng
DS Investigo
RD 15-sep-2024