Comparación de estimadores no paramétricos de la función de sobrevivencia usando ECM: un estudio de simulación
En el análisis de sobrevivencia, se dispone de diversas metodologías para estimar la función de sobrevivencia, que incluyen enfoques paramétricos, semiparamétricos y no paramétricos. Esta investigación se enfoca específicamente en el análisis no paramétrico, con especial atención al estimador de Kap...
- Autores:
-
Velásquez Roy, María Paola
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Análisis de sobrevivencia
Estimadores no paramétricos
Simulaciones
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Survival analysis
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En el análisis de sobrevivencia, se dispone de diversas metodologías para estimar la función de sobrevivencia, que incluyen enfoques paramétricos, semiparamétricos y no paramétricos. Esta investigación se enfoca específicamente en el análisis no paramétrico, con especial atención al estimador de Kaplan-Meier, ampliamente difundido en la literatura por su simplicidad y utilidad práctica. El propósito de este trabajo es comparar el desempeño de varios estimadores no paramétricos de la función de sobrevivencia incluyendo los de Kaplan-Meier, Nelson-Aalen, Prentice, Andersen, Harris-Albert, Moreau y Hosmer-Lemeshow a través de un diseño de simulación. Para ello, se evaluarán sus respectivos errores cuadráticos medios bajo diferentes escenarios definidos por variaciones en el tamaño muestral y el porcentaje de censura. Además, se implementará un algoritmo en R que automatice el proceso de generación de datos, estimación y comparación, incorporando la técnica de remuestreo Bootstrap con el fin de obtener distribuciones empíricas de los estimadores y cuantificar su desempeño. |
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El propósito de este trabajo es comparar el desempeño de varios estimadores no paramétricos de la función de sobrevivencia incluyendo los de Kaplan-Meier, Nelson-Aalen, Prentice, Andersen, Harris-Albert, Moreau y Hosmer-Lemeshow a través de un diseño de simulación. Para ello, se evaluarán sus respectivos errores cuadráticos medios bajo diferentes escenarios definidos por variaciones en el tamaño muestral y el porcentaje de censura. Además, se implementará un algoritmo en R que automatice el proceso de generación de datos, estimación y comparación, incorporando la técnica de remuestreo Bootstrap con el fin de obtener distribuciones empíricas de los estimadores y cuantificar su desempeño.Planteamiento del problemaObjetivosMarco TeóricoResultadosEstudio de SimulaciónComparación de la Varianza Estimada: Bootstrap vs. Método DeltaAplicaciónConclusiones y recomendacionesReferenciasPregradoEstadístico(a)Trabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de Ciencias BásicasMontería, Córdoba, ColombiaEstadísticaCopyright Universidad de Córdoba, 2025https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/embargoedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cfComparación de estimadores no paramétricos de la función de sobrevivencia usando ECM: un estudio de simulaciónTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTextGamel, J. W., & Vogel, R. L. (1997). Comparación de métodos paramétricos y no paramétricos utilizando datos clínicos simulados. Estadística en Medicina, 16, 1629–1643.Martínez, C., Ramírez, G., & Vasquez, M. (2009). Pruebas no paramétricas para comparar curvas de sobrevivencia de dos grupos que experimentan eventos recurrentes. Revista Ingeniería UC, 16(3), 58–71.Ramírez, J. (2015). Comparación de estimadores no paramétricos frente a los paramétricos para la función de confiabilidad. Ingeniería Investigación y Desarrollo, 15(2), 15–24.Lee, E. T., & Wang, J. W. (2018). Statistical Methods for Survival Data Analysis. Wiley.Kleinbaum, D. G., & Klein, M. (2012). Survival Analysis: A Self-Learning Text. Springer Science & Business Media.Rebasa, P. (2005). Conceptos básicos del análisis de sobrevivencia. Cirugía Española, 78(4), 222–230. https://doi.org/10.1016/s0009-739x(05)70923-4Kaplan, E. L., & Meier, P. (1958). Nonparametric estimation from incomplete observations. 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Tesis doctoral, Universidad de Carabobo.Análisis de sobrevivenciaEstimadores no paramétricosSimulacionesError cuadrático medioBoostrapSurvival analysisNon-parametric estimatorsSimulationsMean squared errorBooststrapPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-815543https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/c46daaff-ba54-4d8b-ad6a-0fc511ef5047/download73a5432e0b76442b22b026844140d683MD51ORIGINALVelásquezRoyMaríaPaola.pdfVelásquezRoyMaríaPaola.pdfapplication/pdf8503229https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/6cc36edc-dc23-4abf-b2cd-5aac989551d1/downloadb17545386fe4ea44a3f9ad8d0f947191MD52Formato de autorización.pdfFormato de autorización.pdfapplication/pdf4965470https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/b1790053-cb9f-4af5-adae-b6c7e4f39b6b/downloadead543079afadb06f322c52945f886d8MD53TEXTVelásquezRoyMaríaPaola.pdf.txtVelásquezRoyMaríaPaola.pdf.txtExtracted 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