Modelación e inferencia de eventos basado en procesos de Poisson no homogéneos

Autor(s): Leticia Ramírez-Ramírez

El análisis de supervivencia busca estudiar los tiempos entre ocurrencia de eventos, cuyos modelos paramétricos clasicos consideran una distribución intertemporal (como Exponencial, Weibull, Gamma) que originan procesos de renovación con funciones de intensidad constantes o dependientes del tiempo. Sin embargo existen procesos cuya intensidad puede ser suceptible a cambios debido a la ocurrencia misma de eventos recientes. Los procesos de Hawkes son una clase de modelos que introducen la dependencia temporal y de la historia del fenómeno. En esta charla abordamos uno de los modelos de Hawkes en su versión multivariada, presentamos su simulación exacta y proponemos un método de inferencia, aplicado a datos de eventos adversos que reportan las personas a lo largo de varios años de sus vidas.