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Título: Modelo de regresión semiparamétrico robusto
Asesor(es): Bayes Rodríguez, Cristian Luis
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Fecha de publicación: 11-may-2021
Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
Resumen: El presente trabajo de tesis presenta un modelo de regresión semiparamétrico con errores t-Student, que permite estudiar el comportamiento de una variable dependiente dado un conjunto de variables explicativas cuando los supuestos de linealidad y normalidad no se cumplen. La estimación de los parámetros se realiza bajo el enfoque bayesiano a través del algoritmo de Gibbs. En el estudio de simulación se observa que el modelo propuesto es más robusto ante la presencia de valores atípicos que el usual modelo regresión semiparamétrico normal. Asimismo se presenta una aplicación con datos reales para ilustrar esta característica.
Disciplina académico-profesional: Estadística
Institución que otorga el grado o título: Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.
Grado o título: Maestro en Estadística
Jurado: Valdivieso Serrano, Luis Hilmar; Maehara Aliaga, Rocio Paola; Bayes Rodríguez, Cristian Luis
Fecha de registro: 11-may-2021; 11-may-2021



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