A general structure for the problem of selection of variables in regression is proposed using the decision theory framework. In particular, some results for the choice of the best linear normal homocedastic model are obtained when the main purpose is either to specify the predictive distribution over the response variable or to obtain a point estimate of it. A comparison of our results with the most widespread classical ones is presented.
En este trabajo se estudia el problema de elección de tratamiento como un problema de decisión predictiva, proponiéndose un sistema de hipótesis suficientemente general para el cálculo de la distribución prognóstica. El modelo teórico propuesto se aplica a unos datos médicos obtenidos en el estudio de una nueva operación de neurocirugía.
A Gamma Hierarchical Model is used for the Bayesian Analysis of Survival Data with covariates. We center our interest on the comparison of two groups of individuals using Monte-Carlo methods. Concretely, we use the Gibbs sampling to obtain a sample from the posterior distribution. The paper ends with the analysis of two data sets, one of them simulated and the other real.
En este trabajo se propone un análisis de supervivencia basado en un modelo Gamma. Se obtienen las condiciones teóricas bajo las cuales dos funciones de supervivencia Gamma están estocásticamente ordenadas. Estos resultados se utilizan para proponer un método sencillo que permite comparar dos poblaciones cuando, a priori, se conoce que sus curvas de supervivencia están estocásticamente ordenadas. Los resultados se ejemplifican con el análisis de un banco de datos reales sobre tiempos de desempleo....
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