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http://cimat.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1008/1055| Aplicación de redes bayesianas en el análisis de supervivencia. | |
| Gustavo Bermejo Quezada | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial | |
| REDES BAYESIANAS | |
| n el análisis de supervivencia el modelo más utilizado es el modelo de riesgos proporcionales de Cox. Este modelo es capaz de representar una relación entre un conjunto de riesgos y su efecto en común. Por otro lado, las redes bayesianas se han convertido en una alternativa atractiva para el estudio de tiempos de falla con alto poder de modelado y amplias aplicaciones. Este trabajo explora la propuesta de Kraisangka & Druzdzel (2018), donde se propone un método de selección y ajuste de redes bayesianas a través del modelo de riesgos proporcionales de Cox. Por otro lado, proponemos extenderlo al considerar otros métodos de selección de red bayesiana. Entre estos métodos destaca el hacer el aprendizaje de la estructura de la red bayesiana a partir de los datos mediante un algoritmo diferencial evolutivo propuesto por Baioletti et al. (2018), el cual introduce un marco algebraico que permite aplicar evolución diferencial a problemas combinatorios en los que el espacio de búsqueda es un grupo finamente generado. Este trabajo de investigación presenta las redes bayesianas como una alternativa para el estudio de los tiempos de supervivencia de un objeto de interés. Gracias al algoritmo diferencial evolutivo se propone fácilmente una restricción propia de un modelo de supervivencia. Se contrastan los resultados con algunas alternativas. | |
| 01-08-2019 | |
| Trabajo de grado, maestría | |
| OTRAS | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis del CIMAT |
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