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Danilo Alvares Da Silva

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Sequential Monte Carlo methods in Bayesian joint models for longitudinal and time-to-event data

2017

El análisis estadístico de la información generada por el seguimiento médico de una enfermedad es un reto muy importante en el ámbito de la medicina personalizada. A medida que avanza el curso evolutivo de la enfermedad en un paciente, su seguimiento genera cada vez más información que debe ser procesada inmediatamente para revisar y actualizar su pronóstico y tratamiento. Nuestro objetivo en esta tesis se centra en dicho proceso de actualización a través de métodos de inferencia secuencial en modelos conjuntos de datos longitudinales y de supervivencia desde una perspectiva Bayesiana. En concreto, proponemos la utilización de métodos secuenciales de Monte Carlo adaptados a modelos conjunto…

Joint modelsParticle filterBayesian analysisPersonalised medicine:MATEMÁTICAS::Estadística [UNESCO]UNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística
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Distribuciones previas objetivas para el modelo Dirichlet-multinomial: una aplicación en la agricultura

2015

La chufa, Cyperus sculentus, es un tubérculo que se utiliza principalmente para la elaboración de horchata. Se cultiva en la comarca de l'Horta Nord, en Valencia, y tiene una gran importancia socioeconómica en la zona. La mancha negra en los tubérculos de chufa es una enfermedad de origen desconocido, que produce un ennegrecimiento de la piel que conlleva a su depreciación comercial, pues un cierto porcentaje de tubérculos deben ser desechados para su venta. El objetivo de este trabajo es analizar si la selección de tubérculos sin mancha negra, para su utilización como simiente, supone una mejora en la cosecha en cuanto a una menor incidencia de la enfermedad. Los datos analizados proceden …

Previas no informaivasInferencia BayesianaAnálisis de sensibilidadUNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística
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