Un modelo de supervivencia bivariante para eventos dependientes bajo el enfoque de funciones cópulas

Abstract

Se propone un modelo de supervivencia bivariante para analizar los tiempos de ocurrencia de dos eventos de distinto tipo a lo largo del periodo de seguimiento de cada individuo. Este modelo está basado en el enfoque de las variables aleatorias no latentes, las funciones cópulas Arquimedianas y de la función media acumulada para eventos de distinto tipo no recurrentes. A partir de un conjunto de datos simulados referidos a la ocurrencia de dos eventos de distinto tipo para muestras de individuos de distinto tamaño y diferentes estructuras de dependencia no necesariamente lineal, se evalúa el rendimiento del modelo propuesto. Los resultados muestran que si ambos tiempos de fracaso, para cada tipo de evento, son independientes el modelo propuesto se simplifica al modelo no paramétrico de Kaplan y Meier. En caso contrario, se describe una estructura de dependencia entre ambos tiempos de fracaso cuyos pronósticos de supervivencia estimados, mediante el modelo de supervivencia bivariante con base en las funciones cópulas de la familia Arquimediana, son completamente distintos al caso anterior.