| Título: | La función de supervivencia y las redes neuronales artificiales |
| Autores: |
Luzardo B., Marianela Jabbour Chediak, Georges Borges P., Rafael E. |
| Fecha: |
2012-07-31 2012-07-31 2012-07-31 |
| Publicador: | Universidad de los Andes Venezuela |
| Fuente: |
 |
| Tipo: | Texto |
| Tema: |
Confiabilidad Kaplan-meier Redes neuronales artificiales Facultad de Ciencias Económicas y Sociales Ciencias Económicas y Sociales Monografías |
| Descripción: |
Hoy en día, las aplicaciones estadísticas computacionales incluyen módulos con
técnicas avanzadas para el desarrollo de modelos que permiten simular el
comportamiento de variables claves en la organización. El análisis de confiabilidad, o
análisis de supervivencia, se define como un conjunto de técnicas que se encargan de
analizar el tiempo transcurrido desde el origen bien definido hasta la ocurrencia de un
evento de interés que ha sido previamente establecido; a su vez, una red neuronal
artificial (RNA) puede ser definida como un modelo matemático cuya construcción se
lleva a cabo mediante un proceso que imita el funcionamiento de las redes neuronales
biológicas, y puede ser usada para modelar fenómenos que involucran alguna respuesta
que depende de un conjunto de factores. Esta investigación aborda el análisis de
supervivencia con técnicas de inteligencia artificial con la finalidad de estimar a partir
de una RNA la función de supervivencia de Kaplan-Meier. Los resultados demuestran
que los modelos de redes neuronales artificiales permiten el manejo de datos de
supervivencia sin necesidad de imponer supuestos de partida en los mismos. Así queda
evidenciado el potencial de las redes neuronales artificiales para evaluar la información
parcial proveniente de un conjunto de datos censurados de supervivencia. 1-55 nela@ula.ve borgesr@ula.ve |
| Idioma: | Español |
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