Nodo MADRID

Con 27 miembros liderados por María Luz Durbán Reguera, investigando en: Modelos basados en P-splines para datos espacio-temporales, Estimación y predicción en áreas pequeñas mediante P-splines, Métodos de estimación para curvas ROC.

Proyecto Nacional

Título del Proyecto: Generalized additive models for large and complex data sets

Código del Proyecto: MTM2014-52184-P

Investigadora Principal: María Luz Durbán Reguera.

Investigadores que participan en el nodo

Investigador responsable (IR)

María Luz Durbán Reguera

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Universidades e Instituciones presentes en el nodo

Principales líneas de investigación

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.

 

Entidades y grupos con los que colabora

  • Servicio de Epidemiología de la Comunidad de Madrid.
  • Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA).
  • Grupo de Genética y Epidemiología Molecular del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas.
  • Grupo de Dinámica y Función del Genoma del Centro de Biología Molecular Severo Ochoa.
  • Agencia para la Formación, Investigación y Estudios Sanitarios de la Comunidad de Madrid, Pedro Laín Entralgo.

 

Actividades de Consulting de Bioestadística

  • Se realiza fundamentalmente con el Servicio de Epidemiología de la Comunidad de Madrid