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Agurto, H., (2015). Inferencia bayesiana en un modelo de regresión cuantílica semiparamétrico [Pontificia Universidad Católica del Perú]. http://hdl.handle.net/20.500.12404/6174
Agurto, H., Inferencia bayesiana en un modelo de regresión cuantílica semiparamétrico []. PE: Pontificia Universidad Católica del Perú; 2015. http://hdl.handle.net/20.500.12404/6174
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Title: Inferencia bayesiana en un modelo de regresión cuantílica semiparamétrico
Authors(s): Agurto Mejía, Hugo Miguel
Advisor(s): Bayes Rodríguez, Cristian Luis
Keywords: Estadística bayesiana; Análisis de regresión; Variables (Estadística); Procesos de Markov; Método de Monte Carlo
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Issue Date: 20-Jul-2015
Institution: Pontificia Universidad Católica del Perú
Abstract: Este 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.
Link to repository: http://hdl.handle.net/20.500.12404/6174
Discipline: Estadística
Grade or title grantor: Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado
Grade or title: Magíster en Estadística
Register date: 20-Jul-2015; 20-Jul-2015
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