Modelo lineal mixto conjunto de clases latentes aplicado a un conjunto de datos longitudinales del sector salud
Descripción del Articulo
        Los modelos lineales mixtos conjuntos de clases latentes, propuestos por Proust-Lima et al. (2015), permiten modelar de manera conjunta un proceso longitudinal y un proceso de supervivencia, calculando también la probabilidad de pertenencia a determinadas clases latentes que puedan existir en la pob...
              
            
    
                        | Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría | 
| Fecha de Publicación: | 2018 | 
| Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú | 
| Repositorio: | PUCP-Tesis | 
| Lenguaje: | español | 
| OAI Identifier: | oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/12998 | 
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/12998 | 
| Nivel de acceso: | acceso abierto | 
| Materia: | Variables latentes Simulación Análisis de supervivencia Cáncer de próstata--Modelos estadísticos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | 
| Sumario: | Los modelos lineales mixtos conjuntos de clases latentes, propuestos por Proust-Lima et al. (2015), permiten modelar de manera conjunta un proceso longitudinal y un proceso de supervivencia, calculando también la probabilidad de pertenencia a determinadas clases latentes que puedan existir en la población en estudio. En el presente trabajo se describen los componentes que conforman este modelo, y mediante un estudio de simulación se evalúa y analiza la implementación de su estimación. El modelo se aplica finalmente a un conjunto de datos longitudinales de pacientes diagnosticados con Cáncer de Próstata, permitiéndonos la identificación de clases latentes que se asocian luego con el estadío clínico de los pacientes. | 
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 Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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