dc.contributorMinchón Medina, Carlos Alberto
dc.creatorRisco Cosavalente, Diego Renato
dc.date.accessioned2019-08-09T19:09:25Z
dc.date.accessioned2024-05-07T23:12:32Z
dc.date.available2019-08-09T19:09:25Z
dc.date.available2024-05-07T23:12:32Z
dc.date.created2019-08-09T19:09:25Z
dc.date.issued2019
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.14414/13329
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9348260
dc.description.abstractLa tradicional estimación por el modelo clásico en presencia de valores atípicos puede ser ineficaz, lo que conlleva a una mala inferencia y una toma de malas decisiones. La distribución t-Student es una buena alternativas en estos casos, por ello, el objetivo del presente trabajo fue el de evaluar la robustez del modelo de regresión bayesiano con valores atípicos usando la distribución t-Student comparad con la normal en una simulación Monte Carlo. Se empezó por la simulación de una ecuación predeterminada para proseguir a estimar los parámetros por ambos modelos de regresión bayesiano y terminar obteniendo indicadores como propiedades frecuentistas y criterio de información. Se concluyó que el modelo de regresión lineal bayesiano simple con errores t-Student es robusto en presencia de valores atípicos que en comparación asumiendo normalidad en los errores
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujillo
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujillo
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRU
dc.subjectValores atípicos
dc.subjectRegresión lineal bayesiana
dc.subjectSimulación Monte Carlo
dc.subjectDistribución Slash
dc.titleRegresión bayesiana robusta con valores atípicos usando la distribución t-Student comparada con la Normal: Simulación Monte Carlo
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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