Inferencia bayesiana en un modelo de regresión cuantílica semiparamétrico
Descripción del Articulo
Este trabajo propone un Modelo de Regresión Cuantílica Semiparamétrico. Nosotros empleamos la metodología sugerida por Crainiceanu et al. (2005) para un modelo semiparamétrico en el contexto de un modelo de regresión cuantílica. Un enfoque de inferencia Bayesiana es adoptado usando Algoritmos de Mon...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2013 |
| Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Repositorio: | PUCP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/144823 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/6174 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Estadística bayesiana Análisis de regresión Variables (Estadística) Procesos de Markov Método de Monte Carlo https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
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Bayes Rodríguez, Cristian LuisAgurto Mejía, Hugo Miguel2015-07-20T16:47:07Z2015-07-20T16:47:07Z20132015-07-20http://hdl.handle.net/20.500.12404/6174Este trabajo propone un Modelo de Regresión Cuantílica Semiparamétrico. Nosotros empleamos la metodología sugerida por Crainiceanu et al. (2005) para un modelo semiparamétrico en el contexto de un modelo de regresión cuantílica. Un enfoque de inferencia Bayesiana es adoptado usando Algoritmos de Montecarlo vía Cadenas de Markov (MCMC). Se obtuvieron formas cerradas para las distribuciones condicionales completas y así el algoritmo muestrador de Gibbs pudo ser fácilmente implementado. Un Estudio de Simulación es llevado a cabo para ilustrar el enfoque Bayesiano para estimar los parámetros del modelo. El modelo desarrollado es ilustrado usando conjuntos de datos reales.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Estadística bayesianaAnálisis de regresiónVariables (Estadística)Procesos de MarkovMétodo de Monte Carlohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Inferencia bayesiana en un modelo de regresión cuantílica semiparamétricoinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesis de maestríareponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPMaestro en EstadísticaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de PosgradoEstadística40372640https://orcid.org/0000-0003-0474-7921542037https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis20.500.14657/144823oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1448232024-06-10 10:46:32.822http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe |
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Este trabajo propone un Modelo de Regresión Cuantílica Semiparamétrico. Nosotros empleamos la metodología sugerida por Crainiceanu et al. (2005) para un modelo semiparamétrico en el contexto de un modelo de regresión cuantílica. Un enfoque de inferencia Bayesiana es adoptado usando Algoritmos de Montecarlo vía Cadenas de Markov (MCMC). Se obtuvieron formas cerradas para las distribuciones condicionales completas y así el algoritmo muestrador de Gibbs pudo ser fácilmente implementado. Un Estudio de Simulación es llevado a cabo para ilustrar el enfoque Bayesiano para estimar los parámetros del modelo. El modelo desarrollado es ilustrado usando conjuntos de datos reales. |
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