Introducción al análisis de supervivencia avanzada (eBook, PDF)
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Este libro aparece tras varios años de experiencia dictando el curso Tópicos avanzados de análisis de supervivencia dentro del plan de estudios del doctorado en Ciencias Estadísticas de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, y tiene la ventaja de estar escrito en español. El análisis de supervivencia avanzada ha sido ampliamente estudiado en la literatura desde las propuestas de Kaplan y Meier, Nelson, Aalen y Cox. Existen excelentes libros sobre el tema que varían en complejidad, algunos con un enfoque práctico y otros con un enfoque puramente teórico. Este trabajo en p...
Este libro aparece tras varios años de experiencia dictando el curso Tópicos avanzados de análisis de supervivencia dentro del plan de estudios del doctorado en Ciencias Estadísticas de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, y tiene la ventaja de estar escrito en español. El análisis de supervivencia avanzada ha sido ampliamente estudiado en la literatura desde las propuestas de Kaplan y Meier, Nelson, Aalen y Cox. Existen excelentes libros sobre el tema que varían en complejidad, algunos con un enfoque práctico y otros con un enfoque puramente teórico. Este trabajo en particular presenta una introducción al análisis de supervivencia avanzada y se recomienda como material de apoyo para los cursos de posgrado que se relacionen con Estadística. Aunque se requieran conocimientos previos de probabilidad y procesos estocásticos, el texto repasa algunos conceptos necesarios para comprender el análisis de datos de supervivencia. Con este material se pretende discutir y exhibir la fusión entre el análisis clásico de supervivencia y los procesos estocásticos, avance en el área que hace más flexible el manejo de los estimadores de las funciones de supervivencia y de las funciones de riesgo, a la vez que permite estudiar sus propiedades de una manera intuitiva, exhaustiva y apropiada. Finalmente, y a pesar de ser un escrito casi en su totalidad teórico, también se incluyen ilustraciones con datos, a fin de resaltar la utilidad del análisis de supervivencia. En razón de lo anterior, el lector encontrará una guía sobre el uso de programas como Python, R y SAS para implementar el método de Kaplan-Meier, el método de Nelson-Aalen, el log-rank test y el modelo de riesgos proporcionales de Cox.
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