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Bazán Gonzáles, Rolando Alejandro
Infante Rojas, Magen Danielle
Infante Rojas, Magen Danielle
2015-10-05T17:15:36Z
2015-10-05T17:15:36Z
2004
http://hdl.handle.net/20.500.14076/1323
En el presente trabajo de tesis, se estudia un Modelo de Regresión Lineal cuya variable respuesta Y ó variable dependiente será de tipo conteo. Especificamente, observaciones provenientes de una distribución Poisson. Los parámetros desconocidos serán estimados bajo ciertas suposiciones. Se mostrará la utilidad de este modelo con una aplicación, utilizando observaciones de una encuesta sobre accidentes de tránsito en Lima Metropolitana. Este trabajo, se inicia en el capítulo 2 con la descripción de los conceptos básicos de Regresión Lineal General, la distribución de Poisson como aproximación de la Binomial y sus momentos. Ya en el capítulo 3, se define el Modelo de Regresión Lineal General para observaciones provenientes de una distribución Poisson. También se explican los conceptos de tres formas de estimación que pueden ser utilizados en la estimación de los parámetros del Modelo de Regresión para Datos Poisson. Con base en éstos métodos, se obtienen los estimadores de los parámetros del modelo utilizando métodos numéricos. Los métodos a desarrollarse son el de Máxima Verosimilitud, Mínimos Cuadrados y Chi Cuadrado Mínimo. Para obtener un pronóstico de número de accidentes de tránsito, se tomó un particular conjunto de observaciones muestrales obtenidas a través de una encuesta por entrevista a choferes de vehículos de transporte público urbano en Lima Metropolitana. Este tipo de pronóstico para datos de conteo, basados en otras observaciones, muestra la necesidad de diseñar un modelo adecuado como el expuesto anteriormente, y en consecuencia, mostrar la aplicación práctica del mismo. El objetivo del capítulo 4 es realizar un pronóstico sobre Número de Accidentes de Tránsito en Lima Metropolitana. Se definen claramente la población objetivo, las variables, el diseño muestra!, se toma la muestra y luego se hace un análisis de los resultados que permiten determinar un modelo adecuado utilizando algunas de las variables explicativas. El capítulo 5 presenta conclusiones y algunas recomendaciones tanto teóricas como las surgidas. de la experiencia obtenida en la elaboración del presente trabajo de tesis. Finalmente, el apéndice contiene todas las tablas y resultados del trabajo. (es)
Tesis (es)
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Universidad Nacional de Ingeniería (es)
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Universidad Nacional de Ingeniería (es)
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Modelo de regresión Lineal (es)
Distribución Pois­son (es)
Máxima verosimilitud (es)
Mínimos cuadrados (es)
Pronóstico de accidentes de tránsito: aplicación de regresión con datos Poisson (es)
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Ingeniería Estadística (es)
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