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Modelado de Curvas de Crecimiento: Una Nueva Técnica Estadística Explicada

Investigadores proponen un nuevo método para analizar curvas de crecimiento, las cuales son fundamentales en campos como la biología, la medicina y la agronomía. Este enfoque aborda un problema común llamado heterocedasticidad, que ocurre cuando la variabilidad de los datos cambia a lo largo del tiempo o según el tamaño de la media. El método utiliza "splines con restricción de forma" para modelar de manera más flexible y precisa tanto el crecimiento promedio como su variabilidad. El estudio demuestra que los modelos estándar a menudo subestiman la incertidumbre cuando la heterocedasticidad está presente. La nueva técnica propuesta mejora significativamente la precisión de las estimaciones al permitir que la varianza sea una función de la media, con restricciones de forma como la monotonicidad (siempre creciente o decreciente) y la convexidad/concavidad. Para validar su efectividad, los autores desarrollaron un algoritmo simple y utilizaron procedimientos de "bootstrap" paramétrico para realizar inferencias estadísticas. Las simulaciones y aplicaciones en dos casos reales, el crecimiento del páncreas fetal y el peso de los pollos, muestran que el método propuesto ofrece inferencias satisfactorias y más precisas que los enfoques existentes. Este avance permite a los científicos y analistas obtener conclusiones más fiables sobre trayectorias de crecimiento, lo cual es crucial para establecer, por ejemplo, gráficos de referencia en revisiones médicas o para optimizar las condiciones en la cría de animales. El código utilizado en el estudio está disponible públicamente para su uso. Link al paper: https://arxiv.org/pdf/2503.00254 Autores del estudio: Jieying Jiao, Wenling Song, Yishu Xue, Jun Yan Apoyanos en   / audioarxiv   Unete en   / discord   #Estadística #Estadística #CienciaDeDatos #MachineLearning #Modelado #Investigación