| dc.creator | Cruz Hernández, Jovadell | |
| dc.creator | Pericchi Guerra, Luis R. (Consejero) | |
| dc.date | 2015-03-30T20:38:09Z | |
| dc.date | 2015-03-30T20:38:09Z | |
| dc.date | 2015-03-30T20:38:09Z | |
| dc.date.accessioned | 2017-03-17T16:54:41Z | |
| dc.date.available | 2017-03-17T16:54:41Z | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/10586 /534 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/647647 | |
| dc.description | Las pruebas diagnósticas que son utilizadas en la práctica clínica ayudan a determinar
el estado de una enfermedad en el paciente. Conocer si estas pruebas son
condicionalmente independientes o no, ayudaría a determinar dicho estado con mayor
precisión. Se encontró que las probabilidades de tener la enfermedad dado que ambas
pruebas son positivas, negativas o combinadas se sobrestiman/subestiman con el
modelo tradicional, que supone independencia condicional, y que existe un conflicto
cuando las pruebas tienen resultados opuestos. Este conflicto puede generar evidencias
dramáticamente discrepantes si se supone independencia condicional o no. En
este trabajo construimos una prueba bayesiana objetiva basada en el factor de Bayes
de los modelos con y sin independencia condicional. Además, se calculan las densidades
posteriores de las probabilidades de diagnóstico e intervalos a posteriori por
métodos de Monte Carlo y de Cadenas de Markov (MCMC). Este trabajo completa
el trabajo de Pereira y Pericchi (1990) y generaliza el trabajo de Berger & Mossman
(2001). | |
| dc.language | es | |
| dc.subject | Pruebas clínicas | |
| dc.subject | Análisis bayesiano | |
| dc.subject | Independencia condicional | |
| dc.subject | Intervalo de credibilidad | |
| dc.title | Análisis Bayesiano Comprensivo de Múltiples Pruebas Clínicas | |
| dc.type | Tesis | |
