El modelo de larga duración Weibull-Geométrica
Descripción del Articulo
        Los modelos de larga duración son una extensión de los modelos de supervivencia tradicional y nos permiten modelar una proporción de la población que no llegan a experimentar un evento de interés, incluso después de un largo periodo de seguimiento. En este trabajo se presenta y deduce la distribució...
              
            
    
                        | Autor: | |
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| 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:20.500.12404/13781 | 
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/13781 | 
| Nivel de acceso: | acceso abierto | 
| Materia: | Probabilidad Estadística aplicada Comportamiento del consumidor Análisis de datos de tiempo de falla Distribución (Teoría de la probabilidad) Supervivencia (Biometría) https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | 
| Sumario: | Los modelos de larga duración son una extensión de los modelos de supervivencia tradicional y nos permiten modelar una proporción de la población que no llegan a experimentar un evento de interés, incluso después de un largo periodo de seguimiento. En este trabajo se presenta y deduce la distribución de larga duración Weibull-Geométrica y su proceso de estimación e inferencia. Se desarrolló un estudio de simulación con el un de evaluar el desempeño de las estimaciones y determinar si se recuperan los parámetros. Asimismo el modelo fue aplicado a una muestra de clientes que adquirieron y activaron una tarjeta de crédito entre enero a diciembre del año 2015 y donde el principal objetivo del análisis era entender el comportamiento del tiempo hasta la cancelación de la tarjeta de crédito del cliente. Comparamos al modelo de larga duración Weibull-Geométrica con otros modelos de larga duración, Exponencial-Geométrica y Weibull. Los resultados indican que nuestro modelo muestra un mejor ajuste en los datos. | 
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 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).
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