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Generalización y equivalencias de tests no paramétricos para el análisis de datos censurados

Letón Molina, Emilio (2004) Generalización y equivalencias de tests no paramétricos para el análisis de datos censurados. Tesis PhD.

Official URL: http://eprints.ucm.es/tesis/mat/ucm-t26193.pdf

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Abstract

El contenido de esta memoria se encuentra estructurado en siete capítulos, de los cuales el primero de ellos es de introducción al problema. En el capítulo II se recopilan los principales tipos de censura que se pueden dar, se resumen las funciones teóricas que se asocian al tiempo de supervivencia y se ven distintas formas de estimación no paramétrica de la función de supervivencia. Dado que los tests no paramétricos de comparación de curvas de supervivencia son una generalización de los tests no paramétricos habituales para datos no censurados, se estudian dichos tests en el capítulo III. En este capítulo se revisan y amplían las propiedades fundamentales de los rangos, se dan nuevas expresiones para los tests en el caso general de empates y se prueban sus equivalencias con expresiones anteriores, detectando inconsistencias en la literatura. En el capítulo IV se estudian los principales tests de supervivencia para dos grupos y en el capítulo V su generalización a varios grupos y grupos ordenados. En estos capítulos se introduce una nueva clasificación de los tests, se dan nuevas expresiones para ellos en el caso general de empates y mediante el estudio de sus equivalencias se proponen nuevos tests.En el capítulo VI se contemplan tres secciones. En la primera, se describe un estudio de simulaciones que sirve para dar recomendaciones de uso para cada test. En la segunda, se incluyen casos prácticos donde se intenta poner en práctica las recomendaciones elaboradas en la sección anterior. En la tercera, se describe el software de desarrollo propio en JavaScript para el cálculo de los tests utilizados en los ejemplos. Para terminar, se incluyen en el capítulo VII dos apéndices con el código SAS para las simulaciones y el código JavaScript.

Item Type:Thesis (PhD)
Additional Information:Tesis de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Matemáticas, Departamento de Estadístia e Investigación Operativa I, leída el 22-11-2002
Directors:
DirectorsDirector email
Zuluaga Arias, María PilarUNSPECIFIED
Uncontrolled Keywords:Análisis de supervivencia (Biometría)
Subjects:Sciences > Mathematics > Mathematical statistics
Sciences > Mathematics > Applied statistics
ID Code:4673
Deposited On:17 May 2005
Last Modified:30 Oct 2011 10:37

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