Modelos de respuesta binaria bayesianos

Resumen

Esta tesis trata el problema del diagnóstico automático de cáncer de mama, Se considera un modelo de regresión logística con covariables para calcular la probabilidad de que una paciente tenga cáncer de mama. Las contribuciones realizadas incluye: 1,- El desarrollo de métodos íntegramente bayesianos para estudiar la clase de modelos de respuesta binaria, en la cual los modelos de regresión logística son una sub-clase particular que utilizan el link logístico. 2,- Determinamos la distribución a priori default sobre los parámetros de los modelos de respuesta binaria, cualquiera sea el link especificado. 3,- Basados en estas distribuciones a priori, construimos procedimientos automáticos para la elección del link y la selcción de variables explicativas del modelo. 4,- Proponemos un conjunto de medidas para evaluar la bondad de ajuste del modelo y detectar observaciones anómalas, basadas estrictamente en la distribución de probabilidades a posteriori y criterios de clasificación. 5,- Proponemos un modelo decisión para el diagnóstico del cáncer de mama, el cual puede ser adaptado fácilmente a cualquier protocolo de decisiones. Los desarrollos realizados se ilustran con datos reales tomados en el hospital clínico de la Universidad de Granada.