Investigando dependencia de covariables en modelos de curación de mezclas usando correlación de la distancia

Ponente(s): Blanca Estela Monroy Castillo, Ingrid Van Keilegom, Amalia Jácome, Ricardo Cao

Uno de los desafíos en los modelos de curación es probar si una covariable influye en la tasa de curación. La correlación de distancia es una nueva clase de coeficientes de dependencia que ofrece ventajas sobre los coeficientes de correlación clásicos: es aplicable a vectores aleatorios de dimensiones arbitrarias, no necesariamente iguales, y es cero si, y solo si, los vectores son independientes. La correlación de distancia se ha aplicado en un modelo de supervivencia estándar sin cura, basado en la covarianza de distancia entre covariables y tiempos de supervivencia. Sin embargo, hasta donde sabemos, la correlación de distancia no ha sido aplicada en presencia de una fracción de curación. Uno de los desafíos al tratar con datos de supervivencia con curación es que el indicador de curación solo se observa parcialmente debido a la censura. En este trabajo se propone un método para estudiar el efecto de una covariable en la probabilidad de curación utilizando la correlación de distancia.