R. Aznar Gimeno, L. M. Esteban, G. Sanz, R. del Hoyo-Alonso
Diversos modelos lineales para problemas de clasificación binaria han sido propuestos, desde algoritmos paso a paso cuya idea es incluir un nuevo biomarcador en cada paso seleccionando la mejor combinación de dos biomarcadores, hasta el que propusieron Liu et al. (enfoque Min-Max), que combina linealmente los valores mín y máx de los biomarcadores y que, por tanto, solo estima una combinación lineal independiente del número de biomarcadores.
Con el objetivo de mantener una carga computacional estable y aumentar la capacidad predictiva, presentamos un nuevo algoritmo bajo optimización del índice de Youden que amplía el de Liu et al., incorporando un nuevo estadístico de resumen, en particular, la mediana o el rango intercuartil (Min-Max-Median y Min-Max-IQR). Para la estimación de los coeficientes del modelo se utiliza un enfoque paso a paso propio siguiendo la sugerencia de Pepe y Thompson. Se ha generado la librería de R SLModels que incorpora los algoritmos, que será presentada.
Palabras clave: modelos lineales, clasificación binaria, Youden, Algoritmo Min-Max-Median, Algoritmo Min-Max-IQR, package R SLModels
Programado
GT20 Software y Computación para Estadística e Investigación Operativa (SOCEIO)
9 de junio de 2022 12:00
Salón de Grados
