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Bayes Rodriguez, Cristian Luis
Aliaga Flores, Luis Carlos
2023-01-10T15:43:34Z
2023-01-10T15:43:34Z
2022
2023-01-10
http://hdl.handle.net/20.500.12404/23960
El presente trabajo de tesis propone el modelo de regresion log t de Student, el cual permite modelar variables respuesta que presentan censura intervalar y se muestra robusto frente a la presencia de observaciones atípicas. Luego, se desarrolla aquí un estudio de simulacion clásico, con el n de analizar la sensibilidad frente a distintos niveles de valores atípicos. Finalmente, se desarrolla la aplicacion del modelo para la estimación de las demoras en órdenes de compras de los proveedores de las empresas en el Perú, concluyendo que el modelo propuesto en esta tesis tiene un mejor ajuste a los datos en comparación con el modelo Log Normal. (es_ES)
spa (es_ES)
Pontificia Universidad Católica del Perú (es_ES)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_ES)
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ (*)
Estadísticas robustas (es_ES)
Estadística aplicada (es_ES)
Análisis de regresión (es_ES)
Modelo de regresión robusta con censura intervalar (es_ES)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_ES)
Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado. (es_ES)
Estadística (es_ES)
Maestría (es_ES)
Maestro en Estadística (es_ES)
PE (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_ES)
40372640
https://orcid.org/0000-0003-0474-7921 (es_ES)
45681887
542037 (es_ES)
Benites Sanchez, Luis Enrique (es_ES)
Bayes Rodriguez, Cristian Luis (es_ES)
Valdivieso Serrano, Luis Hilmar (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_ES)
Privada asociativa



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