Modelo de regresión semiparamétrico robusto

Descripción del Articulo

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 paráme...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Esquivel Segura, Henry John
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/19051
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Análisis de regresión
Modelos lineales (Estadística)
Estadística bayesiana
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description 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.
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Asimismo se presenta una aplicación con datos reales para ilustrar esta característica.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/pe/Análisis de regresiónModelos lineales (Estadística)Estadística bayesianahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Modelo de regresión semiparamétrico robustoinfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:PUCP-Tesisinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPSUNEDUMaestro en EstadísticaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. 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