Aplicación de los algoritmos genéticos para estimar los parámetros en un modelo de regresión de Cox
Resumen
Este trabajo, enmarcado en el campo de la Computación Evolutiva, presenta el desarrollo de un Algoritmo Genético para encontrar los parámetros óptimos de un Modelo de Regresión de Cox del Análisis de Supervivencia para pacientes del servicio de Diálisis Peritoneal del Hospital Clínico Universitario de Caracas entre 1980 y 2000, realizado por Borges (2002, 2005). Se hace uso de la técnica de los Algoritmos Genéticos como método de búsqueda de una mejor estimación de los parámetros del Modelo de Cox al obtenido por los métodos clásicos de optimización. El algoritmo fue programado completamente en el lenguaje C++, bajo un diseño de programación modular tomando en cuenta cada uno de los elementos que constituyen a los Algoritmos Genéticos. Las características principales del algoritmo son: a) La población inicial, que está constituida por 10 individuos, se genera de manera aleatoria entre un rango de valores; dicho rango fue obtenido luego de realizar diversas pruebas; b) la función de ajuste se basó en el Criterio de Información de Akaike (AIC); c) la selección de los individuos a reproducirse se realizó por torneo; e) para el cruce se usó el operador multipunto y la mutación se realizó a todos los genes de una parte de los cromosomas de la población. El algoritmo desarrollado permitió obtener estimaciones de los parámetros del Modelo de Regresión de Cox, y con mejor valor de AIC, a los obtenidos utilizando los métodos clásicos.
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PDFReferencias
Aguilar, José y Francklin Rivas (editores) (2001). Introducción a las Técnicas de
Computación Inteligente. Editorial Meritec, Mérida, Venezuela.
Andersen, Per Kragh, Ornulf Borgan, Richard D. Gill, y Niels Keiding.
(1993). Statistical Models Based on Counting Processes. New York: Springer-
Verlag.
Akaike, Hirotsugu (1973). Information Theory and an Extension of the
Maximum Likelihood Principle, in Second International Symposium on
Information Theory, eds. B. N. Petrox and F. Caski. Budapest: Akademiai
Kiado, pp. 267–281.
Akaike, Hirotsugu (1974). A new look at the statistical model identification.
IEEE Transactions on Automatic Control, 19: pp. 716-723.
Borges, Rafael E. (2002). Análisis de supervivencia aplicado a un caso de diálisis
renal y diálisis peritoneal en el hospital clínico universitario de caracas y hemodiálisis
en el hospital de clínicas caracas 1980-2000. Tesis de Maestría,
Universidad de Los Andes, Facultad de Ciencias Económicas y Sociales.
Instituto de Estadística Aplicada y Computación. Mérida, Venezuela.
Borges, Rafael E. (2005). Análisis de supervivencia aplicado a diálisis peritoneal
(DPA). Revista Colombiana de Estadística, 28: pp. 243-259.
Claeskens, Gerda, Cristophe Croux y Johan Van Kerckhoven, (2006). Variable
Selection for Logistic Regression using a Prediction- Focussed Information
Criterion. Biometrics, 62: pp. 972-979.
Claeskens, Gerda y Niels L. Hjort, (2003). The Focussed Information Criterion.
Journal of the American Statistical Association, 98: pp. 900-916.
Collett, David (2003). Modelling survival data in medical research. Segunda Edición. Boca Ratón, Florida: Chapman & Hall.
Cox, David R. (1972). Regression models and life tables (with discussion).
Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 34: pp. 187-220.
Cox, David R. y David Oakes (1984). Analysis of Survival Data. Chapman
and Hall/CRC, New York.
Faraggi, David y Richard Simon (1995). A Neural Network Model for Survival
Data, Statistics in Medicine, 14: pp. 73-82.
Fleming, Thomas R. y David P. Harrington (1991). Counting Processes and
Survival Analysis. New York: John Wiley & Sons, Inc.
Fleming, Peter J. y Robin C. Purshouse (2002). Evolutionary algorithms in
control systems engineering a survey. Control Engineering Practice. 10: pp
-1241.
George, Edward I. (2000). The Variable Selection Procedure. Journal of the
American Statistical Association, 95: pp. 1304-1308.
George, Edward I., y Dean P. Foster (1994). The Risk Inflation Criterion for
Multiple Regression. The Annals of Statistics, 22: pp. 947-1975.
Hosmer, David W. y Stanley Lemeshow (1999). Applied survival analysis: Regression
modeling of time to event data. New York: John Wiley & Sons,
Inc.
Kadane, Joseph B. y Nicole A. Lazar. (2004). Methods and Criteria for Model
Selection. Journal of the American Statistical Association, 99: pp. 279-
Kalbfleisch, John D. y Ross L. Prentice (2002). The statistical analysis of failure
time data. (Segunda. Edición). New York: John Wiley & Sons, Inc.
Klein, John P. y Melvin L. Moeschberger (2003). Survival analysis: Techniques
for censored and truncated data. (Segunda Edición). New York: Springer-
Verlag.
Lawless, Jerald F. (2003). Statistical models and methods for lifetime data. (Segunda
Edición). New York: John Wiley & Sons, Inc.
Lee, Elisa T. y Wang, John W. (2003). Statistical methods for survival data
analysis. (Tercera Edición). New York: John Wiley & Sons, Inc.
Mallows, Colin L. (1973). Some Comments on Cp . Technometrics, 15: pp
-675.
Martinussen, Torben y Thomas H. Scheike (2006). Dynamic Regression Models
for Survival Data. New York: Springer-Verlag.
Miller, Rupert G. (1981). Survival analysis. New York: John Wiley & Sons,
Inc.
Mitchell, Melanie (1996). An Introduction to Genetic Algorithms. MIT Press.
Ravdin, Peter M y Gary C. Clark (1992). A Practical Aplication of Neural
Network Analysis for Predicting Outcome of Individual Breast Cancer
Patients. Breast Cancer Research Treatment, 22: pp. 285-293.
Ravdin, Peter M. y De Laurentis M. (1993). A Technique for using neural
Network Analysis to Perform Survival Analysis of Censored Data. Cancer
Letters, 77: pp.127-138.
Ripley, Ruth (1998). Neural Network Models for Breast Cancer Prognosis. Tesis
Doctoral presentada en el Departamento de Ciencias de Ingeniería de la
Universidad de Oxford, Inglaterra.
Therneau, Terry M. y Patricia M Grambsch. (2000). Modeling Survival Data:
Extending the Cox Model. New York: Springer-Verlag.
Tibshirani, Robet y Keith Knight (1999). The Covariance Inflation Criterion
for Model Selection. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 61:
pp. 529-546.
Shen, Xiaotong, Huang Hsin-Cheng y Jimmy Ye (2002). Adaptive Model Selection.
Journal of the American Statistical Association, 97: pp. 210-221.
Schwarz, Gideon (1978). Estimating the Dimension of a Model. The Annals
of Statistics, 6: pp. 461-464.
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