Software

Survival analysis

Generation of survival data with one (binary) time-dependent covariate. Generation of survival data arising from a progressive illness-death model.

Estadística espacial

An extension of package geoR that works with cost-based distances.

Bioinformatics

This package implements four different GSA methods for combining individual p-values of a set of SNPs. Each method provides a p-value for a joint test of association between the phenotype and the specified set of genetic variants. Since the SNPs in a set may follow different modes of inheritance, previously to the GSA, a global test for the best inheritance model (dominant, recessive, log-additive, and co-dominant) is performed on every SNP. The permutational p-value of the best model is obtained.

The four implemented methods are:

• the globalEVT method
• the globalARTP
• the Fisher’s method
• the Simes’ method

Bondad de ajuste de modelos paramétricos

Futuro paquete de R (pronto disponible en CRAN) con funciones para estudiar la bondad de ajuste de modelos parámetricos mediante gráficos y pruebas estadísticas.

Métodos de estimación para curvas ROC

Estimation of the cutpoint defined by the Generalized Symmetry point in a binary classification setting based on a continuous diagnostic test or marker. Two methods have been implemented to construct confidence intervals for this optimal cutpoint, one based on the Generalized Pivotal Quantity and the other based on Empirical Likelihood. Numerical and graphical outputs for these two methods are easily obtained.

Estimación de conjuntos en esferas

We provide an R tool for nonparametric plug-in estimation of Highest Density Regions (HDRs) in the directional setting. Concretely, circular and spherical regions can be reconstructed from a data sample following Saavedra-Nieves and Crujeiras (2020) <arXiv:2009.08915>. This library also contains two real datasets in the circular and spherical settings. The first one concerns a problem from animal orientation studies and the second one is related to earthquakes occurrences.

Aquí se incluyen un conjunto de funciones que permiten realizar cálculos matemáticos (calculadora, derivación, integración, ecuaciones diferenciales, sistemas de ecuaciones diferenciales por métodos analíticos y numéricos etc.), estadísticos (test de hipotesis, test de normalidad, intervalos de confianza y de tolerancia, calculos de k(P/p), etc), ajustes de curvas, representaciones gráficas en 2D y 3D, optimización lineal y no lineal y más cosas. Si necesitas realizar cálculos que no se puedan realizar con las herramientas habituales puedes proponer que se incluyan aquí. Observa que una de las grandes ventajas es que estos estarán disponibles desde cualquier ordenador que esté conectado a Internet.

Neurogenetics

We introduced a novel method referred as Independent Multifactorial Analysis (ICA-MFA) to derive relevant features from multiscale data. This method is an extended implementation of MFA, where the component value decomposition is based on Independent Component Analysis. In addition, ICA-MFA incorporates a predictive step based on an Independent Component Regression.

Multivariate analysis with application to biomedicine

ICGE is a user-friendly R package which provides many functions related to this problem: identify the number of clusters using mixed variables, usually found by applied biomedical researchers; detect whether the data have a cluster structure; identify whether a new unit belongs to one of the pre-identified clusters or to a novel group, and classify new units into the corresponding cluster. The functions in the ICGE package are accompanied by help files and easy examples to facilitate its use.

Modelos enfermedad-muerte

Modelo de regresión para datos de muerte por enfermedad progresiva:

Modelado de efectos de regresión para probabilidades de transición en un modelo progresivo enfermedad-muerte.

Modelización Bayesiana de datos espaciales multivariantes con INLA

INLAMSM es un paquete de R que contiene diferentes efectos multivariantes espaciales para analizar datos multivariantes en areas. Los efectos que contiene el paquete se han construido gracias a la herramienta rgeneric del paquete R-INLA. Concretamente los efectos implementados en este paquete permiten que el usuario incluya en su modelo la forma de estimar variabilidad espacial multivariante y pueda ajustar su modelo multivariante espacial con R-INLA. Los efectos implementados corresponden a los modelos multivariantes comunmente utilizados y algunos desarrollados más recientemente. Actualmente, la versión 0.2.2 de INLAMSM está disponible en CRAN.

Cartografía y vigilancia epidemiológica de enfermedades

Produce an epidemiological risk map by weighting multiple risk factors.

Model Based Multifactor Dimension Reduction proposed by Calle et al. (2008) as a dimension reduction method for exploring gene-gene interactions.

Programa para tablas 2×K y distribución hipergeométrica multivariante

Proporciona el punto de probabilidad máxima de la distribución hipergeométrica multivariante (valor modal) y la probabilidad de dicho punto para tablas de contingencia 2×K con totales marginales fijos e independencia entre filas y columas.

Programa para tablas 2×K y distribución hipergeométrica multivariante

Proporciona todos los puntos de probabilidad máxima (modas) y su probabilidad, correspondientes a la distribución hipergeométrica multivariante así como todas las tablas de contingencia 2×K de probabilidad máxima con totales marginales fijos e independencia entre filas y columnas.

Análisis de la supervivencia

Ajuste de modelos de supervivencia para eventos recurrentes con censura por la izquierda

Detección de modas

Different examples and methods for testing (including different proposals described in Ameijeiras-Alonso et al., 2019 <doi:10.1007/s11749-018-0611-5>) and exploring (including the mode tree, mode forest and SiZer) the number of modes using nonparametric techniques <doi:10.18637/jss.v097.i09>.

Inferencia sobre datos circulares

Incorporación de covariables dentro del análisis ROC desde una perspectiva no paramétrica.

This section is devoted to the Optimal Design of Experiments subject. From general algorithms for computing optimal designs in an iterative process to adaptations for gaining in efficiency (computing time) for particular cases, including Elfving’s method for c-optimality, optimal designs for very popular models, etc. Of course, the main advantage is that they will be avaliable for any user through Internet.