Madrid – SEMIPAR

Los modelos de suavizado de rango bajo, y más concretamente los Splines con Penalizaciones (P-splines) han abierto recientemente la puerta a la utilización de modelos flexibles de suavizado para el análisis de grandes conjuntos de datos, y por lo tanto, la posibilidad de ser utilizados en campos como la medicina y epidemiología donde la complejidad y volumen de los datos ha condicionado fuertemente los modelos utilizados. Los P-splines permiten flexibilizar la relación entre las covariables y la variable respuesta. Su formulación como modelos mixtos permite incorporarlos en los modelos más comunes en el campo de la Bioestadística.

Entre las líneas de investigación llevadas a cabo por los miembros del nodo se encuentran:

• Modelos basados en P-splines para datos espacio-temporales.
• Uso de P-splines para la estimación de curvas individuales en datos longitudinales.
• Estudio de bases eficientes para splines de regresión.
• Estimación y predicción en área pequeñas mediante P-splines.
• Métodos de estimación para curvas ROC.

La mayor parte de los objetivos metodológicos antes mencionados han sido fruto de la necesidad de desarrollar metodología apropiada para hacer frente a problemas reales. En concreto, las líneas de investigación anteriores tienen, entre otras, las siguientes aplicaciones:

• Modelización espacio temporal de datos medioambientales (niveles de ozono y otros contaminantes).
• Comparación de tratamientos y ajuste de curvas individuales en estudios longitudinales de cáncer.
• Estimación de tendencias de riesgos de mortalidad en áreas pequeñas. Mapas de enfermedades.
• Comparación de superficies de mortalidad.
• Modelización del consumo de tabaco mediante modelos multinivel.
• Identificación de marcadores genéticos de cáncer mediantes modelos con interacciones.