dc.contributor.advisor | Pericchi Guerra, Luis Raúl (Consejero) | |
dc.contributor.author | Cruz Hernández, Jovadell | |
dc.date.accessioned | 2015-11-21T21:25:36Z | |
dc.date.available | 2015-11-21T21:25:36Z | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/2312 | |
dc.description | Master degree thesis | |
dc.description.abstract | Las pruebas diagnósticas que son utilizadas en la práctica clínica ayudan a determinar
el estado de una enfermedad en el paciente. Conocer si estas pruebas son
condicionalmente independientes o no, ayudaría a determinar dicho estado con mayor
precisión. Se encontró que las probabilidades de tener la enfermedad dado que ambas
pruebas son positivas, negativas o combinadas se sobrestiman/subestiman con el
modelo tradicional, que supone independencia condicional, y que existe un conflicto
cuando las pruebas tienen resultados opuestos. Este conflicto puede generar evidencias
dramáticamente discrepantes si se supone independencia condicional o no. En
este trabajo construimos una prueba bayesiana objetiva basada en el factor de Bayes
de los modelos con y sin independencia condicional. Además, se calculan las densidades
posteriores de las probabilidades de diagnóstico e intervalos a posteriori por
métodos de Monte Carlo y de Cadenas de Markov (MCMC). Este trabajo completa
el trabajo de Pereira y Pericchi (1990) y generaliza el trabajo de Berger & Mossman
(2001). | |
dc.language.iso | es | |
dc.subject | Pruebas clínicas | |
dc.subject | Análisis bayesiano | |
dc.subject | Independencia condicional | |
dc.subject | Intervalo de credibilidad | |
dc.title | Análisis Bayesiano Comprensivo de Múltiples Pruebas Clínicas | |
dc.type | Thesis | |