Guia docente 2023_24 Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales

Máster Universitario en Técnicas Estadísticas

Contenidos

Tema	Subtema
1. Introducción al Análisis de Supervivencia	Introducción histórica. Ejemplos. Bases de datos. Tipos de censura. Función de supervivencia. Función de riesgo. Modelos paramétricos notables.
2. Análisis de datos censurados: una y varias muestras	Modelo general de censura aleatoria. Función de verosimilitud. Métodos no paramétricos: estimación Kaplan-Meier, fórmula de Greenwood, estimador Nelson-Aalen. Métodos paramétricos: máxima verosimilitud. Plots de ajuste. Problemas de dos o más muestras: test log-rank.
3. Regresión con respuesta censurada I: modelo de Cox (riesgos proporcionales)	Estimación de las componentes del modelo. Estimador de Breslow. Contrastes de hipótesis sobre los parámetros. Estimación de la supervivencia condicional. Validación del modelo (análisis de residuos). Estratificación. Covariables dependientes del tiempo.
4. Regresión con respuesta censurada II: modelo de tiempo de fallo acelerado	Estimación de las componentes del modelo. Contrastes de hipótesis sobre los parámetros. Estimación de la supervivencia condicional. Validación del modelo (análisis de residuos). Ajuste por mínimos cuadrados.
5. Modelo de riesgos competitivos	Eventos competitivos. Riesgos de causa específica (intensidades de transición). Funciones de incidencia acumulada y funciones de subdistribución. Estimación no paramétrica. Regresión: modelo de riesgos de causa específica proporcionales; modelo de riesgos de subdistribución proporcionales.
6. Truncamiento aleatorio	Truncamiento aleatorio por la izquierda. Sesgo por longitud. Análisis de datos truncados por la izquierda y censurados por la derecha: una y varias muestras, regresión, eventos competitivos. Truncamiento doble.