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Programació del seminari: Any 2016

  • Divendres 16 de desembre de 2016, Hora 12:30

(Tony) Jiango Sun, Department of Statistics, University of Missouri, USA.

Regression Analysis of Informatively Interval-censored Failure Time Data.

  • Dijous, 6 d'octubre de 2016, Hora 13:00

Guillermo Hough, Investigador Emérito, Comisión de Investigaciones Científicas, Buenos Aires, Argentina.

Elección de alimentos: modelos lineales generalizados y análisis por Procrustes generalizado (GPA)

  • Divendres 15 de juliol de 2016, Hora 12:30

El valor de Shapley. Caracterización axiomática y aplicaciones.

Antoni Magaña. Departament de Matemàtiques. UPC

  • Dijous 16 de juny de 2016, Hora 11:00

Cumulative effects of time-varying risk factors in survival analysis: flexible modeling and applications in pharmaco-epidemiology

Michal Abrahamowicz, Department of Epidemiology & Biostatistics, McGill University, Montreal, Canada

  • Dimecres 13 de gener de 2016, Hora 10:15

Spatio-temporal modelling for the detection of influenza outbreaks.

David Conesa, Department of Statistics and Operations Research, Universitat de València, Spain.


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Regression Analysis of Informatively Interval-censored Failure Time Data.

CONVIDAT: (Tony) Jianguo Sun
IDIOMA: Anglès
LLOC: Edifici C5, Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa)
DATA: Divendres, 16 de desembre de 2016. Hora: 12:00
RESUM: Interval-censored failure time data occur in many fields such as demography, economics, medical research and reliability, and many inference procedures on them have been developed (Chen et al., 2012; Sun, 2006).  However, most of the existing approaches assume that the mechanism that yields interval censoring is independent of the failure time of interest and it is clear that this may not be true in practice.  In this talk, we will discuss this latter situation and present some inference procedures for the problem.

EL PONENT: Jianguo Sun is currently Professor at the Department of Statistics at the University of Missouri. Before the current position, he spent three years at a biomedical company as a consulting statistician and two years at the Department of Biostatistics at Harvard University as a post-doctoral fellow working on AIDS clinical trials. He obtained his Ph.D. in 1992 from the Department of Statistics and Actuarial Science at the University of Waterloo. His research interests concern, among others, Interval-censored Survival Data Analysis, Interval-censored Count and Longitudinal Data Analysis, Statistical Analysis of Data with Informative Censoring, Microarray Analysis and Chemometrics and Spectrum Analysis. Jianguo Sun has published around 150 scientific research papers, holds several editorial responsibilities and has directed many master students, doctoral students and post-doctoral fellows. For more information on his research activities, visit his web page at http://www.stat.missouri.edu/~tsun.


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Elección de alimentos: modelos lineales generalizados y análisis por Procrustes generalizado (GPA)

CONVIDAT:  Guillermo Hough
IDIOMA:
Castellà
LLOC:
Edifici C5, Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa)
DATA:
Dijous, 6 d'octubre de 2016. Hora: 13:00RESUM: Para investigar los motivos de elección de alimentos, elegimos 23 motivos; por ejemplo "Sea barato", "Rico en vitaminas" ó "Lo consigo cerca de mi casa". Cada encuestado recibió 20 tétradas, cada una con 4 motivos. Para cada tétrada debía indicar qué motivo más tenía en cuenta al elegir un alimento y cuál menos. Un modelo lineal generalizado fue utilizado para relacionar la frecuencia de elección con el nivel de ingresos, la ciudad de residencia y el sentido de la respuesta. El método multivariado GPA lo hemos utilizado para estudiar la reacción de los consumidores a alimentos genéticamente modificados. La reacción fue medida con el vocabulario personal de cada encuestado y recurrimos al GPA para buscar alinear las configuraciones individuales en una configuración común. Por último les voy a contar como utilizamos una sencilla fórmula de probabilidad para realizar preguntas incómodas. 

EL PONENT: Guillermo Hough es Doctor de la Universidad Nacional de Buenos Aires e Investigador Emérito de la Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. Se ha especializa en análisis sensorial de alimentos. Ha coordinado proyectos internacionales a nivel iberoamericano y estuvo trabajando como investigador visitante en el IFR de Reading y en Leatherhead Food Research, ambos de Inglaterra. Es autor de 103 artículos en revistas de circulación internacional, y autor del libro "Sensory Shelf Life Estimation of Food Products- CRC Press- EEUU". Es miembro del Comité Editorial del Journal Sensory Studies y Food Quality and Preference. Dirige proyectos de investigación en el área de análisis sensorial y aceptabilidad de alimentos en el ISETA- 9 de Julio- Buenos Aires. Ha dictado cursos de su especialidad en diversos países de Iberoamérica, Estados Unidos y Europa.


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El valor de Shapley. Caractrización axiomática y aplicaciones.

CONVIDAT: Antoni Magaña
IDIOMA:
Castellà
LLOC:
Aula C5 016 , Campus Nord, UPC (veure mapa)
DATA:
Divendres, 15 de juliol de 2016. Hora: 12:30

RESUM:

Los inicios de la Teoría de Juegos se remontan a la primera mitad del siglo XIX. Sin embargo, la idea de una teoría general de los juegos, con la cual formular matemáticamente procesos de decisión que se producen en actividades conjuntas de tipo competitivo, fue introducida por John von Neumann y Oskar Morgenstern en su clásico Theory of Games and Economic Behavior, publicado en el año 1944. Desde entonces, la Teoría de Juegos ha evolucionado sustancialmente y se ha aplicado con profundidad a la economía y a otros campos, como la ciencia política.

Hay muchos tipos de situaciones conflictivas en las cuales intervienen diversos agentes y, por tanto, también hay muchos tipos de juegos. Una primera clasificación los separa en cooperativos y no cooperativos.

La teoría de juegos no cooperativos estudia el comportamiento de los agentes en cualquier situación donde la elección o estrategia óptima de cada jugador depende de su pronóstico sobre las elecciones de sus oponentes, y está encaminada a maximizar sus propios intereses (sea lo que fuere lo que esto signifique para el jugador) sin preocuparse en absoluto por los intereses de los demás.

Si en el juego existen posibilidades de comunicación entre los jugadores con el fin de negociar o establecer acuerdos que permitan la formación de coaliciones, entonces el juego se denomina cooperativo.  En este caso es habitual considerar como información básica la utilidad (dinero u otro bien) que cada coalición puede obtener coordinando las estrategias de sus integrantes e independientemente de la actuación del resto de los agentes del juego. La función que asigna a cada coalición su utilidad descrita mediante un número real se denomina función característica del juego. Finalmente, en un juego cooperativo se supone que se forma la coalición total y que ésta obtiene una cierta utilidad. Surge, entonces, un nuevo problema: ¿cómo repartir esta utilidad entre los jugadores? Una regla de reparto de la utilidad entre los jugadores es lo que se llama un concepto de solución para los juegos cooperativos.

Entre los conceptos de solución para los juegos cooperativos destaca el valor de Shapley [1953]. En este seminario se pretende dar una caracterización axiomática del valor de Shapley y aplicarlo después a diversas situaciones de tipo económico.

Los juegos simples son juegos cooperativos en los cuales las utilidades al alcance de cada coalición son sólo 0 o 1. Este tipo de juegos se utiliza usualmente para describir situaciones en las cuales un colectivo de jugadores tiene que tomar decisiones mediante votaciones. En este caso, se usa el índice de poder de Shapley-Shubik [1954] para medir la capacidad o el poder de cada jugador para hacer que una cierta propuesta sea aprobada en la votación. También se mostrarán ejemplos de aplicación del índice de poder de Shapley-Shubik.

Referencias

[1]     Shapley, L. S. (1953). A value for n person games. Contributions to the theory of games II (editado por Kuhn H. y Tucker A.). Princeton University Press. Princeton. Páginas 307-317.

[2]     Shapley, L. S., Shubik, M. (1954). A method for evaluating the distribution of power in a committee system. American Political Science Review 48, páginas 787-792.

 


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Cumulative effects of time-varying risk factors in survival analysis: flexible modeling and applications in pharmaco-epidemiology

CONVIDAT: Michal Abrahamowicz
IDIOMA:
Anglès
LLOC:
Edifici C5, Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa)
DATA:
Dijous, 16 de juny de 2016. Hora: 11:00
RESUM:
An accurate assessment of the safety or effectiveness of drugs in longitudinal cohort studies requires defining an etiologically correct time-varying exposure model, which specifies how previous drug use affects the hazard of the event of interest. To account for the dosage, duration and timing of past exposures, we proposed a flexible weighed cumulative exposure (WCE) model [1]:

WCE(τ|x(t), t<τ) = ∑w(τ–t)[x(t)]

where τ is the current time when the hazard is evaluated; x(t) represents the vector of past drug doses, at times t< τ; and the function w(τ–t) assigns importance weights to past doses, depending on the time elapsed since the dose was taken (τ–t).  The function w(τ–t) is modeled using cubic regression B-splines. The estimated WCE(τ) is then included as a time-dependent covariate in the Cox’s PH model. Likelihood ratio tests are used to compare w(τ–t) against the standard un-weighted cumulative dose model, and to test the Ho of no association [1]. Recently, the WCE model was extended to flexible Marginal Structural modeling (MSM) with IPT weights [2].  The accuracy of the estimates and tests is assessed in simulations. The applications are illustrated by re-assessing the associations of (a) glucocorticoids and infections, (b) benzodiazepines and fall-related injuries, and (c) didanosine and cardiovascular risks in HIV (MSM analysis).

References:

[1]   Sylvestre M.P. & Abrahamowicz M. Flexible modeling of the cumulative effects of time-dependent exposures on the hazard. Statistics in Medicine. 2009 Nov;28(27):3437-3453.

[2]   Xiao Y., Abrahamowicz M., Moodie EM., et al. Flexible marginal structural models for estimating the cumulative effect of a time-dependent treatment on the hazard: reassessing the cardiovascular risks of didanosine treatment in the Swiss HIV cohort study. Journal of the American Statistical Association (JASA). 2014 Jun;109(506):455-464.


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Spatio-temporal modelling for the detection of influenza outbreaks.


CONVIDAT: David Conesa
IDIOMA: Català
LLOC: Edifici C5, Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa)
DATA: Dimecres, 13 de gener de 2016. Hora: 10:15
RESUM: The development of statistical algorithms for the automated monitoring of influenza surveillance data is one of the most challenging objectives of epidemiological surveillance systems. In this talk we firstly review a previous approach for determining the epidemic and non-epidemic periods from influenza surveillance data by modeling the process of differenced incidence rates. Bayesian inference is carried out to detect influenza epidemics at the very moment of their onset. The main interest will be to present a natural spatio-temporal extension of this method for detecting influenza outbreaks. The proposal assumes, for every geographical unit, two different possible states for the differenced weekly incidence rates of influenza. These states are a white noise process for the non-epidemic phase and a first order temporal auto-regressive process with spatially structured increments for the epidemic phase. A Markovian structure is used to estimate the probability of being in any of the two states for each location and week. Other options for the parametrization are discussed, and their performance is shown on a real dataset of the United States from Google Flutrends.

EL PONENT: David Conesa is lecturer at the Department of Statistics and Operations Research of the Universitat de València. He holds a PhD degree in statistics from the Universitat de València. His research interests concern Bayesian Statistical Analysis of Queues, Inventories and Stochastic Processes in general, Analysis of waiting lists for transplants, Sensitivity analysis of efficiency and productivity indices, Bayesian Spatio-Temporal models for determining species distribution and Statistical methods for the early detection of epidemics. He has (co)-authored over 30 publications in national and international scientific journals. He has supervised numerous master students and several PhD students in statistics. He is associate editor for the journals Test and Sort, and President of the Sociedad Española de Biometria, the Spanish Region of the International Biometric Society. More information on David Conesa's research can be found at his web page http://www.uv.es/conesa.