Un modelo de Markov oculto que aborda errores de medición en la respuesta y covariables con medidas repetidas para procesos continuos no decrecientes

Resumen:

Motivado por un estudio sobre el monitoreo de la progresión de la enfermedad de Parkinson basado en características extraídas de grabaciones de voz, se propone un modelo de Markov oculto no homogéneo con espacio de estados continuo. El modelo considera que la variable respuesta está sujeta a un error de medición, y que el comportamiento debería ser monótono no decreciente; además debido a las imperfecciones en la tecnología y a la variabilidad biológica se tienen características de voz replicadas no idénticas, lo que resulta en covariables con medidas repetidas correlacionadas. La estimación de los parámetros se realiza usando métodos de Estadística Bayesiana. Este es un trabajo en colaboración con Ruth Fuentes García, Carlos J. Pérez y Jacinto Martin. 

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