Modelo de regresión robusta con censura intervalar
Descripción del Articulo
El presente trabajo de tesis propone el modelo de regresion log t de Student, el cual permite modelar variables respuesta que presentan censura intervalar y se muestra robusto frente a la presencia de observaciones atípicas. Luego, se desarrolla aquí un estudio de simulacion clásico, con el n de ana...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Repositorio: | PUCP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/188497 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/23960 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Estadísticas robustas Estadística aplicada Análisis de regresión https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
| Sumario: | El presente trabajo de tesis propone el modelo de regresion log t de Student, el cual permite modelar variables respuesta que presentan censura intervalar y se muestra robusto frente a la presencia de observaciones atípicas. Luego, se desarrolla aquí un estudio de simulacion clásico, con el n de analizar la sensibilidad frente a distintos niveles de valores atípicos. Finalmente, se desarrolla la aplicacion del modelo para la estimación de las demoras en órdenes de compras de los proveedores de las empresas en el Perú, concluyendo que el modelo propuesto en esta tesis tiene un mejor ajuste a los datos en comparación con el modelo Log Normal. |
|---|
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
