Vectores de medidas completamente aleatorias dependientes y sus aplicaciones en análisis de supervivencia


M. en C. Alan Riva Palacio
(Universidad de Kent, RU)



CARTEL
Resumen:

El análisis de supervivencia es una de las primeras áreas donde se realizaron aplicaciones de la estadística Bayesiana no paramétrica. Por otro lado, recientemente ha habido gran interés en modelos multivariados que permitan estructuras de dependencia. En esta charla discutiremos el modelo clásico de distribuciones neutrales por la derecha y como extenderlo vía el uso de vectores de medidas completamente aleatorias dependientes. Mostraremos resultados explícitos acerca de las distribuciones posteriores asociadas.También presentaremos una nueva familia de cópulas de Levy para modelar la dependencia en estos modelos y una nueva metodología computacional basada en simulación de procesos de Levy para realizar la correspondiente inferencia. Este es un trabajo en conjunto con Fabrizio Leisen y Jim Griffin.


Fecha: Miércoles 31 de Mayo de 2017
Lugar: Aula 203, Edificio Anexo del IIMAS
Hora : 13:30 horas