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Bayes Rodriguez, Cristian Luis
Manrique Urbina, Justo Andrés
2022-03-21T22:23:29Z
2022-03-21T22:23:29Z
2021
2022-03-21
http://hdl.handle.net/20.500.12404/21845
La presente tesis propone un modelo de regresi on cuant lica en d onde la variable es no negativa y posee censura intervalar, es decir que esta no es directamente observable, y la unica informaci on que se conoce sobre ella es que se encuentra en cierto intervalo. Para evaluar si la metodolog a de estimaci on captura adecuadamente los par ametros poblacionales desde el punto de vista de la inferencia cl asica, se desarrolla un estudio de simulaci on. Finalmente, se aplica el modelo a los datos de la Encuesta Nacional de Satisfacci on de Salud ejecutada el a~no 2015. La estructura del modelo permite evaluar los factores relacionados al sueldo de los profesionales en salud (el cual hab a sido censurado desde el proceso de recolecci on de datos). El presente modelo es una extensi on al modelo de regresi on de censura intervalar expuesto en Sal y Rosas et al. (2019), pues eval ua los factores subyacentes a una variable respuesta a lo largo de sus cuantiles. (es_ES)
spa (es_ES)
Pontificia Universidad Católica del Perú (es_ES)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_ES)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/pe/ (*)
Análisis de regresión (es_ES)
Inferencia estadística (es_ES)
Modelo de regresión cuantílica para respuestas positivas 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)
72400260
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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