L6. Datos incompletos. Tal y como se indicó en los antecedentes, los datos incompletos pueden aparecer en conjunción con MGDs complejos, en concreto, en los considerados en este proyecto. De manera más específica, en relación con la modelización de funciones de riesgo bajo especificaciones generales, se han conseguido algunos resultados preliminares que sugieren mejoras y extensiones de la estimación local línea y que incluyen considerar versiones corregidas por el sesgo como el estimador multiplicativo. Por otro lado, también se pueden plantear nuevos métodos donde el parámetro de suavizado se considera una función del punto de estimación, permitiendo así decidir el nivel de suavizado dependiendo de las características locales de la curva objeto de estudio. Otro de los contextos donde es de interés considerar el carácter incompleto de las observaciones es en regresión cuantil, donde se propondrán métodos de estimación y contrastes con observaciones faltantes y censuradas. Otros de los contextos donde también puede ser de interés el considerar información faltante o censurada es en el análisis de curvas ROC y en el estudio de procesos espaciales o espacio-temporales.
B1L6.OB1. Proponer mejoras y extensiones del método DO-validation en estimación de densidades y funciones de riesgo núcleo con corrección del sesgo en caso de datos incompletos (censurados, truncados).
B1L6.OB2. Proponer selectores del parámetro de suavizado de tipo local para estimadores de la densidad y la función de riesgo de tipo núcleo con datos incompletos (censurados, truncados).
B1L6.OB3. Contraste de bondad de ajuste para regresión cuantil con observaciones faltantes. [B1L3.OB1]
B1L6.OB4. Estimación de la regresión cuantil con datos censurados. [B1L3.OB2]
B1L6.OB5. Contraste de bondad de ajuste de la regresión cuantil con datos censurados. [B1L3.OB3]
B1L6.OB6. Contraste del efecto de múltiples variables explicativas sobre una variable respuesta censurada.
B1L6. OB7. Estudio y análisis de curvas ROC con observaciones incompletas.
B1L6.OB8. Estimación de modelos de regresión con dependencia espacial en presencia de datos censurados. [B1L7.OB4]