dc.contributorBayes Rodríguez, Cristian Luis
dc.creatorAgurto Mejía, Hugo Miguel
dc.date2015-07-20T16:47:07Z
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dc.date2013
dc.date2015-07-20
dc.date.accessioned2023-08-07T23:51:56Z
dc.date.available2023-08-07T23:51:56Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12404/6174
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7962084
dc.descriptionEste trabajo propone un Modelo de Regresión Cuantílica Semiparamétrico. Nosotros empleamos la metodología sugerida por Crainiceanu et al. (2005) para un modelo semiparamétrico en el contexto de un modelo de regresión cuantílica. Un enfoque de inferencia Bayesiana es adoptado usando Algoritmos de Montecarlo vía Cadenas de Markov (MCMC). Se obtuvieron formas cerradas para las distribuciones condicionales completas y así el algoritmo muestrador de Gibbs pudo ser fácilmente implementado. Un Estudio de Simulación es llevado a cabo para ilustrar el enfoque Bayesiano para estimar los parámetros del modelo. El modelo desarrollado es ilustrado usando conjuntos de datos reales.
dc.descriptionTesis
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perú
dc.publisherPE
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.subjectEstadística bayesiana
dc.subjectAnálisis de regresión
dc.subjectVariables (Estadística)
dc.subjectProcesos de Markov
dc.subjectMétodo de Monte Carlo
dc.subjecthttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
dc.titleInferencia bayesiana en un modelo de regresión cuantílica semiparamétrico
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis


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