Modelos condicionales con patrones de pérdidas intermitentes

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9783847366102: Modelos condicionales con patrones de pérdidas intermitentes
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Reseña del editor:

El presente trabajo proporciona una colección de macros elaboradas sobre el sistema SAS para Windows, capaces de ajustar modelos condicionales en presencia de patrones de pérdidas intermitentes para datos recolectados de tipo longitudinal. El ajuste se basa en el supuesto de Mecanismo de Pérdidas Aleatorio o Completamente Aleatorio y en la llamada condición de separabilidad. Se ofrece además una aplicación práctica donde se define y ajusta un modelo del tipo descrito a los datos de un ensayo clínico que evaluó el efecto de un producto cubano en una enfermedad del sistema respiratorio. Se propone un modelo inicial de transición de orden 8, enriquecido con un efecto aleatorio y un error de medición, para los datos del ensayo clínico. Se detectó una alta dependencia del valor actual de la variable primaria, índice de oxigenación, en valores previos alcanzados una hora, tres horas y siete horas antes. El tiempo se distinguió como covariable significativa: puede afirmarse que el índice de oxigenación tiende a elevar sus valores con el paso del tiempo. Esta conclusión implica un mejoramiento gradual del paciente durante las 72 horas de tratamiento.

Biografía del autor:

Soy graduado de Matemáticas, Master en Ciencias en Probabilidades y Estadística y Master en Ciencias en Bioestadística, Universidad de La Habana – Universidad de Hasselt. Mi categoría científica es Investigador Agregado y trabajo actualmente como Estadístico-Matemático en el Centro Nacional Coordinador de Ensayos Clínicos, Cuba.

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Uranga Rolando
Publicado por Eae Editorial Academia Espanola (2012)
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Uranga Rolando
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Uranga Rolando
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Uranga Rolando
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Uranga Rolando
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Rolando Uranga
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Descripción Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola. Paperback. Condición: New. 88 pages. Dimensions: 8.7in. x 5.9in. x 0.2in.El presente trabajo proporciona una coleccin de macros elaboradas sobre el sistema SAS para Windows, capaces de ajustar modelos condicionales en presencia de patrones de prdidas intermitentes para datos recolectados de tipo longitudinal. El ajuste se basa en el supuesto de Mecanismo de Prdidas Aleatorio o Completamente Aleatorio y en la llamada condicin de separabilidad. Se ofrece adems una aplicacin prctica donde se define y ajusta un modelo del tipo descrito a los datos de un ensayo clnico que evalu el efecto de un producto cubano en una enfermedad del sistema respiratorio. Se propone un modelo inicial de transicin de orden 8, enriquecido con un efecto aleatorio y un error de medicin, para los datos del ensayo clnico. Se detect una alta dependencia del valor actual de la variable primaria, ndice de oxigenacin, en valores previos alcanzados una hora, tres horas y siete horas antes. El tiempo se distingui como covariable significativa: puede afirmarse que el ndice de oxigenacin tiende a elevar sus valores con el paso del tiempo. Esta conclusin implica un mejoramiento gradual del paciente durante las 72 horas de tratamiento. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN. Paperback. Nº de ref. del artículo: 9783847366102

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Uranga Rolando
Publicado por EAE Editorial Academia Espanola, United States (2012)
ISBN 10: 3847366106 ISBN 13: 9783847366102
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Descripción EAE Editorial Academia Espanola, United States, 2012. Paperback. Condición: New. Aufl.. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****.El presente trabajo proporciona una coleccion de macros elaboradas sobre el sistema SAS para Windows, capaces de ajustar modelos condicionales en presencia de patrones de perdidas intermitentes para datos recolectados de tipo longitudinal. El ajuste se basa en el supuesto de Mecanismo de Perdidas Aleatorio o Completamente Aleatorio y en la llamada condicion de separabilidad. Se ofrece ademas una aplicacion practica donde se define y ajusta un modelo del tipo descrito a los datos de un ensayo clinico que evaluo el efecto de un producto cubano en una enfermedad del sistema respiratorio. Se propone un modelo inicial de transicion de orden 8, enriquecido con un efecto aleatorio y un error de medicion, para los datos del ensayo clinico. Se detecto una alta dependencia del valor actual de la variable primaria, indice de oxigenacion, en valores previos alcanzados una hora, tres horas y siete horas antes. El tiempo se distinguio como covariable significativa: puede afirmarse que el indice de oxigenacion tiende a elevar sus valores con el paso del tiempo. Esta conclusion implica un mejoramiento gradual del paciente durante las 72 horas de tratamiento. Nº de ref. del artículo: AAV9783847366102

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Rolando Uranga
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Descripción EAE Feb 2012, 2012. Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - El presente trabajo proporciona una colección de macros elaboradas sobre el sistema SAS para Windows, capaces de ajustar modelos condicionales en presencia de patrones de pérdidas intermitentes para datos recolectados de tipo longitudinal. El ajuste se basa en el supuesto de Mecanismo de Pérdidas Aleatorio o Completamente Aleatorio y en la llamada condición de separabilidad. Se ofrece además una aplicación práctica donde se define y ajusta un modelo del tipo descrito a los datos de un ensayo clínico que evaluó el efecto de un producto cubano en una enfermedad del sistema respiratorio. Se propone un modelo inicial de transición de orden 8, enriquecido con un efecto aleatorio y un error de medición, para los datos del ensayo clínico. Se detectó una alta dependencia del valor actual de la variable primaria, índice de oxigenación, en valores previos alcanzados una hora, tres horas y siete horas antes. El tiempo se distinguió como covariable significativa: puede afirmarse que el índice de oxigenación tiende a elevar sus valores con el paso del tiempo. Esta conclusión implica un mejoramiento gradual del paciente durante las 72 horas de tratamiento. 88 pp. Spanisch. Nº de ref. del artículo: 9783847366102

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