Motivación

En los dos cursos anteriores de estadística se ha trabajado con datos (muestras aleatorias) exactos, es decir, datos que se conocen en su totalidad y que, con base en ellos, hemos realizado estimaciones sobre los parámetros poblacionales. Sin embargo, puede suceder que los datos se conozcan parcialmente, o bien, se desconozcan; esto suele suceder en estudios que tienen limitados recursos y tiempo para llevarse a cabo, por ejemplo: estudios sobre la efectividad de un tratamiento clínico, la reaparición de cierta enfermedad en pacientes, confiabilidad industrial, etcétera.

Lo anterior sugiere plantearnos algunas preguntas interesantes: ¿Cómo realizamos estimaciones con datos parciales?, ¿Se puede ajustar algún modelo paramétrico con datos parciales?, ¿Podemos comparar poblaciones con datos parciales?. Éstas y otras cuestiones abordaremos a lo largo del curso de Modelos de Supervivencia y Series de Tiempo. En general en la parte del curso correspondientes al análisis de supervivencia se establecerán las bases teóricas para el tratamiento de datos parciales en modelos conocidos (paramétricos), y además estudiaremos modelos No paramétricos para este tipo de datos.