Resumen

Uno de los modelos más utilizados en el análisis de supervivencia es el modelo aditivo de Weibull y sus generalizaciones. Son muy adecuados para modelar tasas de riesgo en forma de bañera, que son una forma natural de la tasa de riesgo. Aunque tienen algunas ventajas, los estimadores de máxima verosimilitud y de mínimos cuadrados están sesgados y tienen un rendimiento pobre cuando el conjunto de datos contiene un gran número de parámetros. Como alternativa, se aplicó el algoritmo de maximización de expectativas (EM) para estimar los parámetros del modelo aditivo de Weibull. La precisión de las estimaciones de los parámetros y el estudio de simulación confirmaron las ventajas del algoritmo EM.

• Materias:Ingeniería biomédica Biomecánica Prótesis Extremidades (Cuerpo Humano) Músculos Hidromecánica
• Subjects:Biomedical engineering Biomechanics Prostheses Limbs (Human Body) Muscles Hydromechanics
• Palabras claves:modelo de weibull aditivo, estimador de mínimos cuadrados, número de parámetros, tasa de peligro con forma, análisis de supervivencia, tasa de peligro, forma natural, número grande, máxima verosimilitud, ventaja
• Keywords:additives weibull model, least square estimator, number of parameters, shaped hazard rate, survival analysis, hazard rate, natural form, large number, maximum likelihood, advantage