Maestría en Ciencia de Datos
Segundo Bloque: Otoño

Bioestadística

Objetivos:

El alumno conocerá las técnicas para el análisis de datos de biología y medicina. En particular se estudiarán las variables aleatorias no negativas como lo son los tiempos de falla o duración.

Aprenderá a incorporar al análisis información parcial proveniente de muestras aleatorias con datos censurados o truncados. Conocerá las familias paramétricas comúnmente usadas en el análisis de supervivencia, así como la forma de realizar inferencias no paramétricas.

Se usarán bases de datos reales de pequeño y gran tamaño. El curso es aplicado con uso intensivo de R.

Temario: 

1. Funciones básicas y distribuciones
1.1 Definición de tiempos de falla
1.2 Ejemplos de datos de supervivencia
1.3 La función de supervivencia
1.4 La función de riesgo
1.5 Ejemplos de modelos paramétricos

2. Censura y truncamiento
2.1 Censura por la derecha
2.2 Censura por la izquierda y censura por intervalo
2.3 Truncamiento
2.4 Construcción de la función de verosimilitud

3. Inferencia paramétrica
3.1 Función de verosimilitud
3.2 Inferencia clásica y Bayesiana

4. Inferencia no paramétrica
4.1 Estimadores de la funciones de supervivencia y de riesgo acumulado para datos con censura a la derecha
4.2 Intervalos de confianza para la función de supervivencia
4.3 Estimación puntual de la media y la mediana del tiempo de supervivencia
4.4 Métodos Bayesianos no paramétricos

5. Modelos de regresión
5.1 Modelos de vida acelerada
5.2 Modelo de riesgos proporcionales
5.3 Inferencias paramétricas y no paramétricas
5.4 Comparación de curvas de supervivencia

6. Otros temas
6.1 Modelos de riesgos aditivos
6.2 Modelos de riesgos competitivos
6.3 Análisis de supervivencia multivariado (modelos frailty)
6.4 Detección de puntos de cambio



El programa de la Maestría en Ciencia de Datos es una iniciativa del ITAM para satisfacer la creciente demanda nacional e internacional de profesionistas con conocimientos sólidos en el modelado a partir de datos (en especial grandes datos) para ayudar a la toma de decisiones estratégicas.