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Maestría: MAE Asignatura: Marketing integral Nombre del recurso: Facebook Palabras Claves: Facebook, red social, mensajería en línea,establece contacto con el cliente y permite compartir publicaciones Descripción: Fue fundada en el 2004 y es una de...
Maestría: MAE Asignatura: Marketing integral Nombre del recurso: Palabras Claves: WhatsApp, comunicación, característica de la aplicación, negocios y beneficios Descripción: WhatsApp for Business es una App descargable gratuitamente que está enfocada a...
Para poder introducir covariables en el análisis de supervivencia, necesitaremos realizar modelos. Según los tipos de covariables, los mismos serán:Paramétricos: Se especifica una distribución de probabilidad para T y una escala de medida de diferencias entre grupos.
Semi – paramétricos: La distribución para T es libre (no paramétrica), pero se especifica la escala de medida de diferencias.
Modelo de Cox
Más fácil definir modelos respecto a función de riesgo que con respecto a función de supervivencia
Cuando hacemos estudios prospectivos, muchas veces nos interesa analizar como variable dependiente el tiempo hasta que sucede un evento: Muerte: Supervivencia
Tiempo “libre” de enfermedad”
Curación
Trasplante
El efecto de una exposición en un resultado puede verse modificado por una o más condiciones. En estadística (y epidemiología) se conoce este fenómeno como interacción.
En un modelo de regresión lineal simple podemos analizar la asociación entre dos variables. Sin embargo, nuestra variable dependiente no siempre será una variable numérica continua. De hecho, en epidemiología, encontramos muchas variables dependientes categóricas con dos valores (por ejemplo presencia o ausencia de una enfermedad).
Maestría: MAE Asignatura: Marketing integral Nombre del recurso:Marketing móvil Palabras Claves: Marketing móvil, construir relaciones con el cliente, alcance, ahorro, segmentación Descripción: El marketing móvil forma parte del marketing directo, y...
Si bien usualmente pensamos en variables continuas al hablar de regresión lineal, es común que una o varias de las variables explicativas sean categóricas (sexo, etnia, clase social etc.)
En un modelo de regresión lineal simple podemos analizar la asociación entre dos variables. Sin embargo, nuestra variable dependiente (peso en el caso presentado) puede depender de otros factores (edad, talla etc.)