Modelamiento bayesiano espacial multivariado para datos de áreas

• Autor: Lopez Esquivel, Miguel Angel
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/26849
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/26849
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Estadística bayesiana; Variables (Estadística); Enfermedades--Perú; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

Las infecciones respiratorias son enfermedades que ingresan a nuestro tracto respiratorio afectando la faringe hasta a los pulmones y según la Organización mundial de salud es la causa más común de muertes en el mundo. En particular, en esta tesis se propone estudiar la relación entre la incidencia de infecciones respiratorias agudas (IRA) y la incidencia de neumonía en el Perú. Por un lado estas variables pueden estar correlacionadas, conforme aumenta el número de casos de una enfermedad también aumenta el de la otra. Por otro lado, si nos enfocamos en la incidencia de estas enfermedades a nivel provincial, esperamos que la incidencia de IRA sea similar en provincias vecinas, lo mismo esperamos que ocurra con la incidencia de neumonía. En este contexto, en esta tesis se propone estudiar la distribución espacial entre la incidencia de IRA y neumonía a nivel provincial en el Perú a través de un modelo espacial multivariado, el cual nos permite estudiar la distribución espacial de dos o más variables correlacionadas entre sí. En particular, se propone aplicar un modelo espacial multivariado con efectos aleatorios condicionales autoregresivos. Para conseguir implementar la inferencia bayesiana del modelo jerárquico espacial multivariado de forma eficiente se propone usar el método de integración aproximada anidada de Laplace (INLA).