Comparación de los métodos de imputación múltiple, Bayesianos y el algoritmo ICM (Iterative Convex Minorant) para datos con censura en intervalos (2019)
Los datos con censura en intervalos son comunes en varias áreas del conocimiento, tales como: epidemiología, finanzas, demografía, medicina, entre otros. Ocurren cuando el evento de interés, el tiempo de falla, no se observa exactamente, sino que se encuentra dentro de algún intervalo del tiempo de observación. La solución para esta situación es realizar imputación de los datos que no se conocen exactamente. Las alternativas propuestas son los métodos de imputación simple y múltiple, los métodos Bayesianos y el algoritmo ICM (Iterative Convex Minorant) bajo el modelo de riesgos proporcionales de Cox fueron estudiados en esta investigación. En esta tesis se realizará una comparación vía simulación de los métodos anteriormente descritos. La comparación se realizará utilizando el error cuadrático medio (ECM) de las respectivas estimaciones de los parámetros de interés y la probabilidad de cobertura con un nivel de confianza nominal del 95% y finalmente se realizará una aplicación con datos reales