dc.contributorMamprin, María Eugenia
dc.contributorQuaglino, Marta Beatriz
dc.creatorChiapella, Luciana
dc.date2021-05-21T22:08:04Z
dc.date2021-05-21T22:08:04Z
dc.date2020-04-30
dc.date2021-05-21T22:08:04Z
dc.date2021-05-21T22:08:04Z
dc.date2020-04-30
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/2133/20767
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/2133/20767
dc.descriptionEn esta tesis se realiza una investigación sobre el impacto de distintos métodos para el tratamiento de datos faltantes sobre la estimación de los parámetros de modelos de regresión de Cox, cuando las perdidas ocurren en variables explicativas mixtas. Por medio de un estudio por simulación y otro por remuestreo a partir de datos de un caso real del ´área de Psiquiatría, se avanza en el estudio de propiedades distribucionales de los estimadores de los parámetros, obtenidos mediante datos completos y a partir de matrices imputadas siguiendo distintas estrategias. Se analizan comparativamente el error cuadrático medio y el sesgo de los estimadores tanto en relación a la esperanza como a la varianza, correspondientes a la distribución asintótica teórica de los estimadores máximo-verosímiles a partir de matrices completas. También se evalúa la forma de la distribución y la capacidad predictiva del modelo estimado
dc.descriptionChiapella, Luciana. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Rosario; Argentina.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUnivesidad Nacional de Rosario
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.rightsChiapella, Luciana
dc.rightsAtribución - No Comercial (by-nc)
dc.rightsopenAccess
dc.subjectDatos perdidos
dc.subjectAnálisis de supervivencia
dc.subjectImputación
dc.subjectEstimadores
dc.subjectModelos de regresión de cox
dc.titleImpacto de estrategias para el tratamiento de información faltante sobre la estimación de modelos de regresión de Cox
dc.typedoctoralThesis
dc.typeTésis de Doctorado
dc.typeMaterial Didáctico


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