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Bayes Rodríguez, Cristian Luis
Esquivel Segura, Henry John
2021-05-11T21:36:48Z
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2018
2021-05-11
http://hdl.handle.net/20.500.12404/19051
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. (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/ (*)
Estadística bayesiana (es_ES)
Análisis de regresión (es_ES)
Modelos lineales (Estadística) (es_ES)
Modelo de regresión semiparamétrico robusto (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)
http://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)
42725900
542037 (es_ES)
Valdivieso Serrano, Luis Hilmar
Maehara Aliaga, Rocio Paola
Bayes Rodríguez, Cristian Luis
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_ES)
Privada asociativa



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