dc.contributorBayes Rodríguez, Cristian Luis
dc.creatorEsquivel Segura, Henry John
dc.date2021-05-11T21:36:48Z
dc.date2021-05-11T21:36:48Z
dc.date2018
dc.date2021-05-11
dc.date.accessioned2023-03-08T18:33:01Z
dc.date.available2023-03-08T18:33:01Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12404/19051
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5959365
dc.descriptionEl presente trabajo de tesis presenta un modelo de regresión semiparamétrico con errores t-Student, que permite estudiar el comportamiento de una variable dependiente dado un conjunto de variables explicativas cuando los supuestos de linealidad y normalidad no se cumplen. La estimación de los parámetros se realiza bajo el enfoque bayesiano a través del algoritmo de Gibbs. En el estudio de simulación se observa que el modelo propuesto es más robusto ante la presencia de valores atípicos que el usual modelo regresión semiparamétrico normal. Asimismo se presenta una aplicación con datos reales para ilustrar esta característica.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perú
dc.publisherPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAtribución-NoComercial 2.5 Perú
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/pe/
dc.subjectAnálisis de regresión
dc.subjectModelos lineales (Estadística)
dc.subjectEstadística bayesiana
dc.subjecthttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
dc.titleModelo de regresión semiparamétrico robusto
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis


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