Una metodología híbrida para el modelo de riesgo proporcional de Cox
A hybrid methodology for the Cox proportional hazard model
Marianela Luzardo Briceño
Instituto de Estadística Aplicada y Computación
Universidad de Los Andes
Núcleo La Liria. Edificio G
Mérida, Venezuela.
e-mail: nela@ula.ve
RESUMEN
Se propone una metodología que utiliza la sinergia entre la estadística y la inteligencia
artificial para obtener estimaciones de los parámetros del modelo de riesgo proporcional de
Cox usando la estructura de la neurona neo difusa propuesta por Yamakawa en 1994. La
metodología consta de tres etapas divididas a su vez en fases para obtener las estimaciones
en cuestión. Se usaron datos de tres complejos de la industria venezolana CVG-Venalum.
La metodología propuesta da resultados con intervalos de confianza más precisos que los
obtenidos por la metodología de Cox. |
ABSTRACT
The paper proposes a methodology that uses the synergy between the statistics and the
artificial intelligence to obtain estimations of the parameters of the proportional hazard
Cox’s Model using the neo diffuse neuron structure proposed by Yamakawa in 1994. The
methodology consists of three stages divided in turn in phases to obtain the estimations.
There was used information of three complexes of the Venezuelan industry CVG-Venalum.
The proposed methodology gives results with confidence intervals more precise that the
obtained by the Cox’s methodology. |