Modelli diffusivi latenti per analisi della sopravvivenza

I processi di diffusione sono largamente utilizzati per modellare fenomeni che si manifestano in tempo continuo. Essi trovano applicazioni in molte aree scientifiche, quali l'economia, la biologia, la fisica e l'ingegneria.

Nel seminario mostrerò come tali processi possano essere utilizzati per definire modelli per l'analisi della sopravvivenza. In particolare, considererò tempi di sopravvivenza scambiabili, condizionatamente indipendenti e identicamente distribuiti con comune distribuzione
(aleatoria) q, dove q è definita tramite un'opportuna funzione di un processo di diffusione. I tempi di sopravvivenza sono quindi modellati attraverso un sottostante processo di diffusione, che determina il tasso di mortalità.
Mostrerò come tali modelli possano essere efficientemente trattati mediante tecniche Markov chain Monte Carlo. Inoltre, illustrerò come una opportuna riparametrizzazione di questi modelli permetta di ottenere algoritmi particolarmente robusti rispetto a differenti datasets. Infine, considererò anche il caso di tempi di sopravvivenza parzialmente scambiabili.

Lavoro in collaborazione con Gareth Roberts, Lancaster University, UK.