Practica modelado ritmometria master ing. biomédica upm
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PRÁCTICA MODELOS RITMOMÉTRICOS Nombre: Fecha: CUESTIONES: 1) Calcular el modelo COSINOR simple para cada individuo con los tiempos “originales” y representar la curva ajustada frente a las mediciones. Individuo MESOR β γ A Φ Núm. 1 83.8965 12.6528 -2.3775 12.8743 0.1857 Núm. 2 78.7551 -5.1971 16.0906 16.9091 -1.8832 Núm. 3 90.3006 -10.0041 -1.0118 10.0551 3.0408 Núm. 4 83.2947 -1.0574 -10.9822 11.0330 1.6668 Gráficas
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PRÁCTICA MODELOS RITMOMÉTRICOS
Nombre: Fecha: CUESTIONES: 1) Calcular el modelo COSINOR simple para cada individuo con los tiempos “originales” y
representar la curva ajustada frente a las mediciones.
Individuo MESOR β γ A Φ
Núm. 1 83.8965 12.6528 -2.3775 12.8743 0.1857
Núm. 2 78.7551 -5.1971 16.0906 16.9091 -1.8832
Núm. 3 90.3006 -10.0041 -1.0118 10.0551 3.0408
Núm. 4 83.2947 -1.0574 -10.9822 11.0330 1.6668
Gráficas
2) Repetir el apartado anterior, pero con los tiempos “alineados”.
Individuo MESOR β γ A Φ
Núm. 1 83.8965 12.6528 -2.3775 12.8743 0.1857
Núm. 2 78.7551 16.7794 2.0899 16.9091 -0.1239
Núm. 3 90.3006 10.0479 0.3816 10.0551 -0.0380
Núm. 4 83.2947 10.9822 -1.0574 11.0330 0.0960
Gráficas
3) ¿Qué ocurre con los parámetros del modelo para cada individuo? Justifica la respuesta.
4) Determinar el modelo COSINOR de la población completa con k=4 individuos para los tiempos “originales”, explicando cómo se obtuvieron los parámetros de dicho modelo. (2 puntos)
Población MESOR β γ A Φ
Original 84.0617 -0.9014 0.4298 0.9986 0.4449
Gráficas => representar: ◦ las nubes de puntos frente a la curva COSINOR poblacional ◦ las curvas de los modelos individuales frente a la poblacional
5) Repetir el apartado anterior pero con los tiempos “alineados”. (2 puntos)
Población MESOR β γ A Φ
Alineada 84.0617 12.6156 -0.2408 12.6179 0.0191
Gráficas => representar: ◦ las nubes de puntos frente a la curva COSINOR poblacional ◦ las curvas de los modelos individuales frente a la poblacional
6) Razonar el porqué de las diferencias existentes entre los apartados 4 y 5.
7) Realizar un test de amplitud nula sobre cada modelo poblacional.
a) Indicar el valor de la matriz ˆ para la versión no alineada y la alineada:
NO ALINEADOS ALINEADOS ˆ = ? ?
? ? ˆ = ? ?
? ?
b) Comprobar si se cumple la hipótesis nula para la versión no alineada y la alineada.
Calcular si se cumple la inecuación en cada uno de los casos ( − 2)
2( − 1)(̂ , ˆ ) · ˆ · (
ˆˆ ) ≤ [2, − 2]
( − 2)
2( − 1)(̂ , ˆ ) · ˆ · (
ˆˆ ) [2, − 2]
Modelo con datos NO ALINEADOS
Modelo con datos ALINEADOS
Argumentar las posibles diferencias existentes. ¿Qué conclusiones podemos obtener de estos tests?
