J. Roca Pardiñas
Muchas decisiones clínicas se toman en base a los resultados de una única prueba diagnóstica. Sin embargo, para ciertas enfermedades es necesario el uso de dos pruebas diagnósticas. Esto obliga a disponer de una región de referencia bivariada para una correcta interpretación de los resultados. En este trabajo se propone un método estadístico que permite obtener regiones de referencia ajustadas por covariables sin suponer normalidad. En particular, se propone la utilización de en un modelo de localización y escala que permite obtener regiones donde se encuentra la respuesta bivariante con una determinada probabilidad prefijada de antemano. Se muestra su utilidad para obtener regiones de confianza (ajustadas por la edad del paciente) para dos marcadores usados habitualmente en el diagnóstico de la diabetes: la hemoglobina glicada y la glucosa plasmática. También se aplicará la metodología propuesta a la predicción de series bivariantes de contaminación (SO2 y NOx).
Palabras clave: Bootstrap, Región de confianza, Modelos Predictivos
Programado
Sesión Invitada SGAPEIO-SEIO. Aplicaciones estadísticas desde Galicia
7 de junio de 2022 18:40
Salón de Grados
