Métricas entre modelos lineales y su aplicación al tratamiento de datos en medicina

Abstract

En esta tesis se desarrolla una metodología estadística que permite obtener clasificaciones de modelos linalizables a través de una distancia basada en el concepto de información de Shamon. Se han obtenido explícitamente expresiones algebraicas de los estimadores que nos sirvieron para comparar dos o mas de dichas curvas estableciendo su relación con los contrastes de hipótesis propias del análisis de la varianza en el caso de que las curvas fueran asociadas a un modelo lineal normal de varianzas iguales. Finalmente, y como aplicación, se hace un análisis y una clasificación de distintos tipos de respuesta al TTOG en una muestra de niños, dando posteriormente un método de diagnostico automatizado que cuantifica sus errores.