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  1. Inferencia estadística basada en procesos empíricos para modelos semiparamétricos del análisis de supervivencia

    8910jt605?file=thumbnail
    Beschreibung: Los datos de supervivencia se presentan en disciplinas tales como medicina, criminología,finanzas e ingeniería entre otras. En varias circunstancias el evento de interés puede clasificarseen varias causas de muerte o fallo y en algunas otras, el evento puede observarse sólo para unaproporción de “susceptibles”. Los datos correspondientes a estas dos...
    Fach: Pronósticos -- Métodos estadísticos, Análisis de datos de tiempo de falla, Análisis de supervivencia (Biometría), Survival analysis (Biometry), Failure time data analysis, and Forecasting -- Statistical methods
    Schöpfer: Hernández Quintero, Angélica
    Mitwirkender: Dupuy, Jean François, Montes de Oca Machorro, José Raúl, Escarela Pérez, Gabriel, Nieto Barajas, Enrique, Dauxois, Jean-Yves, and Gordienko, Evgueni Ilich
    Herausgeber: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias Matematicas
    Sprache: spa
    Año de publicación: 2010
    Rechte: Acceso Abierto
    Lizenz: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
    Identifikator: https://doi.org/10.24275/uami.wp988j86k

  2. Modelo de cópula para la inferencia de datos de supervivencia en estudios observacionales

    02870v89h?file=thumbnail
    Fach: Análisis de datos de tiempo de falla, Análisis de supervivencia (Biometría), Cópulas (Estadística matemática), Failure time data analysis, Mathematical statistics, and Biometry
    Schöpfer: Rojas Brena, María Concepción
    Mitwirkender: Castillo Morales, Alberto, Naranjo Albarrán, Lizbeth, Escarela Pérez, Gabriel, and Núñez Antonio, Gabriel
    Herausgeber: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias Matematicas Aplicadas e Industriales
    Sprache: spa
    Año de publicación: 2018
    Rechte: Acceso Abierto
    Lizenz: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identifikator: https://doi.org/10.24275/uami.sj139202x