Contributions on metric spaces with applications in personalized medicine

Abstract

Esta tesis tiene como objetivo proponer nuevas representaciones distribucionales y métodos estadísticos en espacios métricos para modelar de forma eficaz los datos procedentes de la monitorización continua de los pacientes durante las actividades propias de su vida diaria. Proponemos nuevas pruebas de hipótesis para datos emparejados, modelos de regresión, algoritmos de cuantificación de la incertidumbre, pruebas de independencia estadística y algoritmos de análisis de conglomerados para las nuevas representaciones distribucionales y otros objetos estadísticos complejos. Los diferentes resultados recogidos a lo largo de la tesis muestran las ventajas en términos de predicción, interpretabilidad y capacidad de modelización de las nuevas propuestas frente a los metodos existentes.