Comparación de estimadores no paramétricos de la función de sobrevivencia usando ECM: un estudio de simulación

En el análisis de sobrevivencia, se dispone de diversas metodologías para estimar la función de sobrevivencia, que incluyen enfoques paramétricos, semiparamétricos y no paramétricos. Esta investigación se enfoca específicamente en el análisis no paramétrico, con especial atención al estimador de Kaplan-Meier, ampliamente difundido en la literatura por su simplicidad y utilidad práctica. El propósito de este trabajo es comparar el desempeño de varios estimadores no paramétricos de la función de sobrevivencia incluyendo los de Kaplan-Meier, Nelson-Aalen, Prentice, Andersen, Harris-Albert, Moreau y Hosmer-Lemeshow a través de un diseño de simulación. Para ello, se evaluarán sus respectivos errores cuadráticos medios bajo diferentes escenarios definidos por variaciones en el tamaño muestral y el porcentaje de censura. Además, se implementará un algoritmo en R que automatice el proceso de generación de datos, estimación y comparación, incorporando la técnica de remuestreo Bootstrap con el fin de obtener distribuciones empíricas de los estimadores y cuantificar su desempeño.

• Autores: Velásquez Roy, María Paola
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad de Córdoba
• Repositorio: Repositorio Institucional Unicórdoba
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/9237
• Acceso en línea: https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/9237; https://repositorio.unicordoba.edu.co/
• Palabra clave: Análisis de sobrevivencia; Estimadores no paramétricos; Simulaciones; Error cuadrático medio; Boostrap; Survival analysis; Non-parametric estimators; Simulations; Mean squared error; Booststrap
• Rights: embargoedAccess
• License: Copyright Universidad de Córdoba, 2025