Caracterizando al COVID-19: Herramienta de análisis de datos de pacientes del COVID-19

Este es un proyecto ganador de Fondecyt para los proyectos especiales de respuestas al COVID-19 y como su título lo indica la propuesta consiste en colaborar en la construcción de una base de datos que abarque diversas dimensiones de los pacientes hospitalizados por COVID-19: enfermedades preexistentes, sintomatología, tratamiento y evolución del paciente, además de datos demográficos (sexo, edad, lugar de residencia, ocupación, condición social y económica, etc) y etnicidad. La otra contribución de nuestros científicos, además de la base de datos, será implementar una serie de análisis estadísticos en tiempo real que puedan ser vistos en línea por el personal médico autorizado. Estos análisis serán parte del servicio web y permitirán a los médicos interactuar con los gráficos y resultados generados. Estos análisis podrían contribuir a guiar al personal sanitario hacia tratamientos exitosos que puedan contener la infección y así evitar llegar a su fase más severa (i.e., hiper-inflamatoria). Estos resultados también servirán para conocer el comportamiento/sintomatología de la enfermedad en los pacientes en el Perú.

Estimación De Densidad y Regresión No Paramédica

Estudio y Aplicación de Distribuciones de Potencia y sus Extensiones

En muchas situaciones prácticas la usual suposición de normalidad no es satisfecha debido a la falta de simetría de datos, por eso existe considerable interés en la literatura en proponer familias de distribuciones que sean más generales, de forma que consigan modelar la asimetría de los datos y además, incluir la distribución normal como caso particular. Así diversos trabajos como los Bayes y Branco (2007), Bayes (2009), Ghosh, Lachos y Bayes (2009), Bazan, Bayes y Garcia (2010) y Bazan, Branco y Bolfarine (2010) han propuesto y/o estudiado distribuciones alternativas. Una nueva familia de distribuciones que presenta estas propiedades es la distribución normal potencia (Gupta y Gupta, 2008). La distribución normal potencia es propuesta por Gupta y Gupta (2008) como alternativa a la distribución normal asimétrica (Azzalini, 1985) debido a que se ha observado que esta distribución puede presentar problemas para la estimación del parámetro de asimetría para tamaños de muestra pequeños o moderados (Liseo y Loperfido, 2004 y Sartori, 2005), comportamiento que la distribución normal potencia no presenta. Teniendo en cuenta la relación entre la distribución normal y lognormal, uno podría pensar en una generalización hacia la distribución log-normal de potencia o incluso hacia una distribución similar que incluya como base a una distribución distinta a la normal. Aún en el caso normal, esta distribución ha sido vagamente referida y no existe en la actualidad una literatura que detalle sus propiedades tales como sus momentos, función de distribución acumulada, función generadora de momentos, función de tasa de riesgo, estimación de parámetros, entre otras. Es por tanto el objetivo de este trabajo el estudio de estas propiedades, la cual podría contribuir a que la comunidad científica pueda hacer uso de esta distribución en el modelamiento de datos. En particular, por ejemplo, para establecer modelos de regresión para proporciones, como los trabajados en e

Mercado De Capitales : Modelos y Fundamentos

Modelos Estocasticos En Finanzas

Modelos de Regresión Binaria y de Respuesta al Item flexibles

Proponer, estudiar propiedades, estimar y aplicar diversos modelos estadísticos de regresión binaria y de teoría de respuesta al ítem (TRI) flexibles considerando diferentes situaciones donde los supuestos no se cumplen. Este diseño incluye la revisión de base de datos relevantes para el estudio, el uso computacional intensivo usando redes avanzadas y diversas actividades de difusión

Modelos de Regresión Binaria y de Respuesta al Item flexibles

Los modelos de regresión binaria son modelos estadísticos usados para predecir la probabilidad de una respuesta binaria en función de diversos predictores. Este tipo de modelo, frecuentemente usado en economía y otras áreas, supone un error que es considerado de distribución normal y además considera un enlace, entre los predoctores y las probabilidades, que es simétrico. Sin embargo este tipo de suposiciones son restrictivas y no aplicables cuando se tiene una mayor frecuencia de una de las respuestas binarias. El problema de enlaces simétricos fue abordado, en parte, en el proyecto DAI 3412, proponiendo algunos modelos alternativos para enlaces asimétricos pero no para errores no normales. Una clase particular de los modelos de regresión binaria son los modelos de respuesta al ítem los cuales se usan para el análisis de resultados de pruebas en diversas áreas. El supuesto principal en este tipo de modelo es el de independencia de los ítemes, enlaces simétricos y habilidades o variables a ser estimadas que son distribuidas normalmente. Sin embargo este tipo de suposiciones son restrictivas y no aplicables cuando se tiene pruebas con limite de tiempo o pruebas de velocidad y cuando se consideran grupos extremos o grupos seleccionados, en ese caso tanto las habilidades como las distribuciones para las probabilidades no son simétricas . El problema de enlaces simétricos fue abordado, en parte, en el proyecto DAI 4031, proponiendo algunos modelos alternativos. En este proyecto se pretende extender los dos trabajos anteriores considerando errores no normales para la regresión binaria y habilidades no normales para la respuesta al item inducidos por mezclas de distribuciones asimetricas. Adicionalmente considerando el caso de pruebas de velocidad o con speed donde el supuesto de independencia es sustituido por uno mas general. En este proyecto abordamos este tipo de modelos para desarrollar modelos de estimación estadística computacionalmente intensivos. El p

Modelos de regresión binaria y de respuesta al ítem flexibles

El proyecto se centro en el estudio de nuevos modelos de regresión en que la variable respuesta es binaria y modelo de respuest al ítem que puedan incorporar nuevos problemas como por ejemplo el de la limitación del tiempo en una prueba.