Taller de Modelado Matemático I (Primavera 2005)

Planeación | Datos  

Planeación del Curso
Profesor: Dr. Gabriel Escarela Pérez
Cubículo:   AT-321
e-mail:   ge@xanum.uam.mx
Página:   http://www.familie-ebelt.de/gabriel/
Teléfono:   5804-4654 ext. 321
Clases:   lunes, miércoles y viernes: 18:00-20:00.
Asesorías:   lunes a viernes: 15:00-16:00 o por cita.

La meta principal de éste proyecto de investigación es el de comparar los niveles de Dietilstilbestrol (DES), el cual es un medicamento para tratar el cáncer de próstata, con respecto a los tiempos de supervivencia de los pacientes que sufren este mal.

Como resultado de los efectos secundarios potencialmente fatales del DES, tales como los relacionados con el sistema cardiovascular u otro tipo de cáncer, la evaluación del beneficio real del tratamiento debe de tomar en consideración no únicamente el tiempo para fallecer de cáncer de próstata sino también el de otras causas. Además, el estudio debe de buscar interacciones tratamiento×variable explicativa las cuales pueden conllevar a la definición de grupos de pacientes para los cuales las diferencias del tratamiento son significativamente más marcadas o revertidas.

Itinerario por sesión:

  1. Presentación del experimento y de los datos; Introducción a los datos de supervivencia y de decremento múltiple.
  2. Construcción de las distribuciones empíricas; Presentación gráfica de los datos; bandas de confianza no paramétricas.
  3. Introducción al modelado paramétrico; la estimación de máxima verosimilitud y sus propiedades asintóticas.
  4. El modelo de mezclas para el análisis de datos de decremento múltiple.
  5. Programación del modelo de decremento múltiple.
  6. Ajuste de los datos: encontrar el modelo más parsimonioso.
  7. Validación del modelo.
  8. Conclusiones y observaciones generales.

Se entregará una tarea por sesión. Cada tarea debe de entregarse en forma individual y su entrega oportuna evaluará tanto el progreso del estudiante como su asistencia.

Bibliografía:

  1. Andrews, D. and Herzberg, A. (1985). Data: A Collection of Problems from many Fields for the Student and Research worker. New York: Springer.
  2. Kalbfleisch, J. and Prentice, R. (1980). The Statistical Analisis of Failure Time Data. New York: Wiley.
  3. Larson, M. and Dinse,G. (1985). A mixture model for the regression analysis of competing risks data. Appl. Stat., 34, 201-211.
   
  planeación (28 KB)
 
 
   
Datos
   
  cancerp.dat (23 KB)
  mixexp.R (2 KB)
  supermix.R (2 KB)
  Maximum Likelihood in R (119 KB)