Descripción del proyecto
LOS OBJETIVOS DE ESTE PROYECTO SE CENTRAN EN TRES ASPECTOS FUNDAMENTALES, EN PRIMER LUGAR NOS CENTRAREMOS EN EL ANALISIS DE MODELOS ESPACIALES DE SOBREDISPERSION, CENTRANDONOS EN EL ESTUDIO DE LA MODELIZACION DE LA CORRELACION ESPACIAL, QUE CUANTIFIQUEN LA ASOCIACION ESPACIAL EXISTENTE SEGUN LAS DISTINTAS ESTRUCTURAS DE VECINDAD CONSIDERADAS Y QUE, ADEMAS, SEAN CAPACES DE MODELIZAR LA SOBREDISPERSION DEBIDA A OTROS FACTORES, DICHAS PROPUESTAS SERAN APLICADAS, EVALUADAS Y COMPARADAS CON LAS PROPUESTAS PREVIAS EN MODELOS ESPACIALES DE SOBREDISPERSION, PARA LO QUE NOS CENTRAREMOS TANTO EN PROPUESTAS CLASICAS COMO EN PROPUESTAS BAYESIANAS, PROPORCIONANDO CONSIDERACIONES PRACTICAS QUE PERMITAN AL USUARIO SU FACIL UTILIZACION, EN ESTE SENTIDO, PROPORCIONAREMOS LOS PROGRAMAS ADECUADOS QUE PERMITAN EL AJUSTE DE ESTAS PROPUESTAS, EN SEGUNDO LUGAR, ESTUDIAREMOS PROPUESTAS ALTERNATIVAS EN LA MODELIZACION ESTADISTICA DE LA CALIDAD DE VIDA RESPECTO DE LA SALUD (CVRS), ESPECIALMENTE EN LO QUE SE RELACIONA CON RESULTADOS PERCIBIDOS POR EL PACIENTE, APLICANDO LAS MISMAS A INDICES DE SALUD Y CALIDAD DE VIDA RELACIONADA CON LA SALUD, ESTUDIAREMOS SU DISTRIBUCION Y MODELIZACION ESTADISTICA, PROPONIENDO MEJORAS EN LA CONSTRUCCION DE INDICES PARA MEDIR ESTOS RESULTADOS, Y COMPARAREMOS LAS DISTINTAS ALTERNATIVAS METODOLOGICAS PARA SU ANALISIS, PROPONDREMOS MODELOS AVANZADOS DE TECNICAS DE SUAVIZADO (MAG, P-SPLINES) PARA MODELOS APLICADOS AL ANALISIS DE RESULTADOS PERCIBIDOS POR EL PACIENTE, FINALMENTE, CONTEXTUALIZAREMOS LOS RESULTADOS OBTENIDOS, DAREMOS PAUTAS PARA LA SELECCION DE ALTERNATIVAS ADECUADAS, Y RECOMENDACIONES Y CONCLUSIONES BASADAS EN ASPECTOS ESTADISTICOS Y CLINICOS DE LA APLICACION, TAMBIEN DESARROLLAREMOS, IMPLEMENTAREMOS Y VALIDAREMOS MODELOS PREDICTIVOS UTILES EN LA PRACTICA CLINICA HOSPITALARIA, IMPLEMENTANDO HERRAMIENTAS TECNOLOGICAS A PARTIR DE LOS MISMOS, PARA ELLO, DESARROLLAREMOS MODELOS PERDICTIVOS EN EVOLUCION CLINICA, MORTALIDAD, SUPERVIVENCIA O CAMBIOS EN LA CVRS PARA PACIENTES CON ENFERMEDADES CRONICAS, PROPONIENDO TRANSFORMACIONES Y CATEGORIZACIONES OPTIMAS DE LAS VARIABLES PREDICTIVAS QUE PERMITAN SU CORRECTA INTRODUCCION EN EL MODELO PREDICTIVO, LOS DISTINTOS MODELOS PREDICTIVOS SERAN EVALUADOS Y COMPARADOS MEDIANTE DIFERENTES TECNICAS DE ANALISIS (REGRESION LINEAL, REGRESION LOGISTICA BINARIA, REGRESION LOGISTICA ORDINAL, REGRESION DE POISSON, ARBOLES DE REGRESION Y CLASIFICACION, REDES NEURONALES, ENTRE OTRAS), Y DIFERENTES CRITERIOS (BONDAD DE AJUSTE, CALIBRACION, CAPACIDAD PREDICTIVA, ENTRE OTROS), EN TERCER LUGAR, EN EL AREA DE DATOS LONGITUDINALES, PROFUNDIZAREMOS SOBRE LOS MODELOS ECONOMETRICOS EN PSEUDO-PANELES O PANELES SINTETICOS PARA EL CASO DE PSEUDO PANELES QUE, POR CONSTRUCCION, PRESENTAN UNA DEPENDENCIA TEMPORAL, ANALIZAREMOS EL MODELO GENERAL PARA PSEUDO-PANELES INDEPENDIENTES Y LO ADAPTAREMOS DE FORMA QUE PERMITA DEPENDENCIA TEMPORAL EN CADA PSEUDO-PANEL, MODELIZANDO ESTA DEPENDENCIA DE ACUERDO CON CRITERIOS DE BONDAD DE AJUSTE ESPECIFICOS Y CON CRITERIOS DICTADOS POR LAS CARACTERISTICAS DE DEPENDENCIA ESPECIFICAS DE LOS DATOS UTILIZADOS, DESARROLLAREMOS LOS PROGRAMAS ADECUADOS PARA LLEVAR A CABO LA ESTIMACION EN ESTOS MODELOS Y APLICAREMOS LAS TECNICAS DESARROLLADAS A DATOS REALES, ESPECIALMENTE EN BIOLOGIA Y DATOS DEL MERCADO DE TRABAJO VASCO, ADEMAS, ESTUDIAREMOS LOS CONTRASTES DE ESTADISTICOS DE DIVERGENCIA EN POTENCIA PARA LA BONDAD DE AJUSTE Y EL ANALISIS DE RESIDUOS EN TABLAS DE CONTINGENCIA, SOBREDISPERSIÓN\ MODELOS ESPACIALES\ ÍNDICES DE CALIDAD DE VIDA\ MODELOS PREDICTIVOS\ DATOS LONGITUDINALES\ APROXIMACIONES BAYESIANAS\ ANÁLISIS DE RESIDUOS\ CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE