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Para empezar
Un proyecto de principio a fin con el ejemplo del paquete, el modelo que hay detrás y cómo preparar los archivos de un proyecto propio.
- Primeros pasos
El proyecto de ejemplo de principio a fin: revisarlo, correrlo con dl_correr(), hacer el ajuste nacional paso a paso, leer los diagnósticos de convergencia y comparar la estimación con la curva verdadera.
- El modelo
Las ecuaciones detrás de cada número: el modelo enfermedad-muerte, las tasas por edad, el ancla, los priors, la verosimilitud de los datos, el muestreo, la estimación subnacional, los AVD y los supuestos.
- Preparar tus datos
Las tablas que necesita un proyecto, para cualquier país y causa: el eje común y la regla de omisión, las doce tablas con sus columnas y sus fuentes, la carpeta y la puerta de R, cómo revisarlas, las bandas de edad del ancla, qué bajar de GBD y cómo se organiza la carpeta de un proyecto de modelación.
Temas
Cada parte de una estimación con más detalle, sobre el proyecto de ejemplo.
- Estimación subnacional
Cómo se lleva la estimación nacional a regiones, departamentos o provincias: covariables y proxies, de la encuesta a la covariable, la fuerza kappa, la renormalización, el modo plano, el reparto por razón, la validación con datos reservados y la escala de una covariable.
- Datos locales
Qué hace el paquete con los datos locales, cuándo entran al ajuste (datos_en_ajuste) y qué filas entran, cómo evitar el doble conteo con ancla.peso, cómo entra cada dato y cómo excluir uno.
- Subtipos y suma
Varias causas en un proyecto, una causa que es la suma de sus subtipos (suma_de_subtipos y dl_correr(), con subtipos omitidos), dl_sumar_hijas() para sumar a mano, la comparación con el ajuste directo de la causa padre, los componentes y la severidad desde una partición.
- Carga: los años vividos con discapacidad
De la prevalencia a los AVD: la tabla de severidad, los pesos de discapacidad, su incertidumbre, el factor de comorbilidad calibrado al ancla y los AVD por ubicación, en tasas y en conteos.
- Corridas, versiones y tablas consolidadas
Qué hace dl_correr() y qué deja en la carpeta de una corrida, las versiones, volver a resumir sin ajustar, varios años (anios), la proyección de un año sin estimación de referencia, todas las causas de un proyecto, el registro de corridas y las tablas consolidadas.
- Diagnóstico y sensibilidad
Convergencia (R-hat, ESS, aceptación), las dos compuertas de una corrida, la validación contra el ancla, las etiquetas, la sensibilidad a λ, ρ y κ, y cuánto tarda una corrida de producción con cada motor.