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MTM2008-01603

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MODELOS ADITIVOS GENERALIZADOS EN ESTUDIOS DE ASOCIACION, PREDICCION Y CLASIFICA...

MODELOS ADITIVOS GENERALIZADOS EN ESTUDIOS DE ASOCIACION, PREDICCION Y CLASIFICACION. APLICACIONES EN MEDICINA Y BIOLOGIA ESTE PROYECTO SE CENTRA EN EL ESTUDIO DE MODELOS DE REGRESION NO PARAMETRICA DONDE LA RESPUESTA DE INTERES ES EXPLICADA A TRAVES DE UN CONJUNTO DE COVARIABLES DE TIPO CONTINUO, EN ESTE CONTEXTO, CONSIDERAREMOS LOS MODELOS ADITIVOS... ver más

01/01/2008

USC

107K€

Presupuesto del proyecto: 107K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 236

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2008-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 236

Presupuesto del proyecto 107K€

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO SE CENTRA EN EL ESTUDIO DE MODELOS DE REGRESION NO PARAMETRICA DONDE LA RESPUESTA DE INTERES ES EXPLICADA A TRAVES DE UN CONJUNTO DE COVARIABLES DE TIPO CONTINUO, EN ESTE CONTEXTO, CONSIDERAREMOS LOS MODELOS ADITIVOS GENERALIZADOS (GAM) (HASTIE Y TIBSHIRANI, 1990) DONDE LA VARIABLE RESPUESTA PERTENECE A LA FAMILIA EXPONENCIAL Y EL EFECTO DE CADA COVARIABLE EN EL VALOR ESPERADO DE LA RESPUESTA (TRANSFORMADO POR UNA FUNCION LINK) VIENE REPRESENTADO POR UNA FUNCION SUAVE CONTINUA ARBITRARIA, PUBLICACIONES EN VARIOS CAMPOS DE LA MEDICINA Y LA BIOLOGIA, HAN MOSTRADO UN ESPECIAL INTERES EN LA UTILIZACION DE ESTE TIPO DE MODELOS YA QUE REPRESENTAN UN BUEN COMPROMISO ENTRE FLEXIBILIDAD E INTERPRETABILIDAD, EVITANDO AL MISMO TIEMPO EL ¿DESASTRE¿ DE LA DIMENSIONALIDAD, EN EL PRESENTE PROYECTO REALIZAREMOS INFERENCIA ESTADISTICA EN MODELOS ADITIVOS GENERALIZADOS Y SUS DERIVADAS, Y DICHOS MODELOS SE ADECUARAN DE MANERA APROPIADA A ESTUDIOS DE ASOCIACION, PREDICCION Y CLASIFICACION, SE DESARROLLARAN TECNICAS DE REGRESION ROC Y REGRESION CUANTIL BASADAS EN ESTE TIPO DE MODELOS EN ESTUDIOS CON FINES PREDICTIVOS O DE CLASIFICACION, LAS METODOLOGIAS ESTADISTICAS PROPUESTAS SE EXTENDERAN APROPIADAMENTE PARA TRATAR ALGUNAS GENERALIZACIONES INTERESANTES DE ESTE TIPO DE MODELOS, EN PARTICULAR, SE ESTUDIARAN (I) GAMS INCLUYENDO INTERACCIONES FACTOR-POR-CONTINUA, CONTINUA-POR-CONTINUA (SUPERFICIE) Y FACTOR-POR-SUPERFICIE; (II) FUNCIONES LINK DESCONOCIDAS, (III) GAMS VECTORIALES DE RESPUESTA MULTIDIMENSIONAL; Y (IV) MODELOS ADITIVOS MULTI-ESTADO DE SUPERVIVENCIA,LOS PRINCIPALES OBJETIVOS TE ESTE PROYECTO SE CENTRAN EN:(A) LA VALIDACION DE LA METODOLOGIA ESTADISTICA PROPUESTA CON RESULTADOS TEORICOS Y ESTUDIOS DE SIMULACION,(B) APLICACION A DATOS REALES EN MEDICINA Y BIOLOGIA, EN ESTE CONTEXTO, INTENTAREMOS RESOLVER ESTADISTICAMENTE CIERTOS TOPICOS DE INTERES EN DIVERSOS CAMPOS BIOMEDICOS: B1) MEDIDAS DE ASOCIACION EN CLINICA Y EPIDEMIOLOGIA: ESTIMACION NO PARAMETRICA DE CURVAS DE MEDIDAS DE EFECTO DE VARIABLES CONTINUAS COMO, LA ODDS-RATIO (OR), EL RIESGO RELATIVO (RR) O LA HAZARD RATIO (HR),B2) MEDICION DE LA SINCRONIA NEURONAL TEMPORAL A TRAVES DE VGAMS LOGISTICOS, ANALISIS POBLACIONAL DE NEURONAS,B3) PREDICCION DEL INTERVALO POST-MORTEM EN MEDICINA FORENSE A TRAVES DE MODELOS GAM, Y A TRAVES DE OTRAS ALTERNATIVAS FLEXIBLES COMO LOS SVM (SUPPORT VECTOR MACHINES) O LAS REDES NEURONALES,B4) ANALISIS DE REGRESION ROC EN DIAGNOSTICO CLINICO, EVALUACION ESTADISTICA DE LOS SISTEMAS CAD (COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS) EN CANCER DE MAMA,B5) CURVAS DE CRECIMIENTO EN MEDICINA Y BIOLOGIA ANIMAL, REGRESION CUANTIL SUAVIZADA,B6) MODELIZACION DE PROCESOS COMPLEJOS DE SUPERVIVENCIA EN VIH/SIDA Y CANCER, A TRAVES DE MSMS FLEXIBLES,(C) DESARROLLO DE SOFTWARE QUE PUEDA SER UTILIZADO DE MANERA ADECUADA POR TODOS AQUELLOS PROFESIONALES DE LA MEDICINA Y LA BIOLOGIA, INTERESADOS EN LA UTILIZACION PRACTICA DE LA METODOLOGIA ESTADISTICA PROPUESTA, Modelos Aditivos Generalizados\Asociación\Predicción\Clasificación\Biomedicina

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