Programa

CURSO: ANALISIS DE SOBREVIVENCIA
SIGLA: EPG3322
CREDITOS: 15
MODULOS: 02
CARACTER: OPTATIVO


I.OBJETIVOS

Que el alumno este familiarizado con los metodos estadisticos mas usados para analizar datos de tiempo de vida.


II.CONTENIDOS

1. Distribuciones de Probabilidad.
1.1. Modelos de tiempo
1.2. Probabilidad Condicional.
1.3. La Funcion de Riesgo y Sobrevivencia.
1.4. Otras Funciones de Sobrevivencia.
1.5. El Modelo Exponencial.
1.6. El Modelo Weibull.
1.7. Otras Distribuciones.
1.8. Concepto y Tipos de Censura.
1.9. Modelos de Tiempo Discreto.

2. Inferencia Sobre una Poblacion.
2.1. Modelos Parametricos.
2.2. La Funcion de Verosimilitud.
2.3. El Modelo Exponencial.
2.4. El Modelo Weibull.
2.5. Otros Modelos Importantes y Graficos.
2.6. Algoritmos y Programas Computacionales.
2.7. Ejemplos.

3. Metodos Noparametricos
3.1. El Estimador de Kaplan-Meier.
3.2. Estimacion de la Varianza.
3.3. Otros Estimadores.
3.4. Algoritmos y Programas Computacionales.
3.5. Ejemplos

4. Comparacion de Dos Poblaciones.
4.1. Modelos Parametricos
4.2. La Funcion de Verosimilitud.
4.3. El Modelo Exponencial.
4.4. El Modelo Weibull.
4.5. Otros Modelos Importantes
4.6. Algoritmos y Programas Computaciones.
4.7. Ejemplos.

5. Metodos Noparametricos.
5.1. Test Basados en la Funcion Score.
5.2. Modelo de Regresion de Cox para Dos Muestras.
5.3. Test de Mantel-Haenszel.
5.4. Test de Wilcoxon.
5.5. Otros Tests
5.6. Algoritmos y Programas Computacionales.
5.7. Ejemplos.

6. Modelos de Riesgos Proporcionales.
6.1. Modelos de Regresion Parametricos.
6.2. La Funcion de Verosimilitud.
6.3. El Modelo Exponencial.
6.4. El Modelo de Regresion Weibull.
6.5. Otros Modelos de Regresion.
6.6. Algoritmos y Programas Computacionales.
6.7. Ejemplos.

7. El Modelo de Regresion de Cox.
7.1. La Funcion de Verosimilitud Condicional.
7.2. Metodos de Estimacion.
7.3. Seleccion de Modelos.
7.4. Diagnosticos y Analisis de los Residuos.
7.5. Graficos.
7.6. Modelos Estratificados.
7.7. Estimacion de las Funciones de Riesgo y Sobrevivencia.
7.8. Regresion Poisson y Tablas de Vida.
7.9. Algoritmos y Programas Computacionales.
7.10. Modelos para Covariables Dependientes del Tiempo.
7.11. Ejemplos.

8. Topicos Avanzados.
8.1. Modelos Markovianos de Multiples Estados.
8.2. Modelos de Multiples Eventos.
8.3. Otros.


III.METODOLOGIA

Basada especificamente en las siguientes actividades:
- Clases expositivas


IV.EVALUACION

- Pruebas
- Examen
- Proyectos


V.BIBLIOGRAFIA

Collet D. (1994). Modelling Survival Data in Medical Research. Chapman and Hall, NY.

Cox D.R. and Oakes D. (1984). Analysis of Survival Data. Chapman and Hall, NY.

Fleming, T.R. and Harrington, D.P. (1991). Counting Processes & Survial Analysis. Wiley Interscience.

Kalbfleisch, J.D. and Prentice, R.L. (1989). The Statistical Analysis of Failure Time Data. Wiley.



PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE MATEMATICAS / MARZO 1998