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: | |
---|---|
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 |
id |
PUCP_107e58e2970bc0933f1d61ad1a1d355d |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/13781 |
network_acronym_str |
PUCP |
network_name_str |
PUCP-Tesis |
repository_id_str |
. |
dc.title.es_ES.fl_str_mv |
El modelo de larga duración Weibull-Geométrica |
title |
El modelo de larga duración Weibull-Geométrica |
spellingShingle |
El modelo de larga duración Weibull-Geométrica Torres Salinas, Karina Hesi 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 |
title_short |
El modelo de larga duración Weibull-Geométrica |
title_full |
El modelo de larga duración Weibull-Geométrica |
title_fullStr |
El modelo de larga duración Weibull-Geométrica |
title_full_unstemmed |
El modelo de larga duración Weibull-Geométrica |
title_sort |
El modelo de larga duración Weibull-Geométrica |
author |
Torres Salinas, Karina Hesi |
author_facet |
Torres Salinas, Karina Hesi |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor.fl_str_mv |
Sal y Rosas Celi, Víctor Giancarlo |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Torres Salinas, Karina Hesi |
dc.subject.es_ES.fl_str_mv |
Probabilidad Estadística aplicada Comportamiento del consumidor Análisis de datos de tiempo de falla Distribución (Teoría de la probabilidad) Supervivencia (Biometría) |
topic |
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 |
dc.subject.ocde.es_ES.fl_str_mv |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
description |
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. |
publishDate |
2018 |
dc.date.created.es_ES.fl_str_mv |
2018 |
dc.date.accessioned.es_ES.fl_str_mv |
2019-03-20T23:41:24Z |
dc.date.available.es_ES.fl_str_mv |
2019-03-20T23:41:24Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2019-03-20 |
dc.type.es_ES.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/20.500.12404/13781 |
url |
http://hdl.handle.net/20.500.12404/13781 |
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.ispartof.fl_str_mv |
SUNEDU |
dc.rights.es_ES.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ |
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv |
Pontificia Universidad Católica del Perú |
dc.publisher.country.es_ES.fl_str_mv |
PE |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:PUCP-Tesis instname:Pontificia Universidad Católica del Perú instacron:PUCP |
instname_str |
Pontificia Universidad Católica del Perú |
instacron_str |
PUCP |
institution |
PUCP |
reponame_str |
PUCP-Tesis |
collection |
PUCP-Tesis |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/c896e874-cbca-4ae7-b12a-fbc02a7bf33b/download https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/109befd7-409d-47cf-8f50-26ff9d0f4919/download https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/c256d0b6-a5a1-4407-b618-32b805d48baf/download https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/8620202c-2ece-4521-81d7-55d09210bdb0/download https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/08b48a31-c9a6-453f-afd7-90fb30cb07de/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
52d741cd8f4c973561e7075235240f56 571d7f90347e4384d4463993bf0da63c 35481b2c8d414f16a5a053be5878fdb5 14e2bc764f213ae52246b558bd0370b9 ff4c2ca39ea3a3ebe549eaad19266427 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio de Tesis PUCP |
repository.mail.fl_str_mv |
raul.sifuentes@pucp.pe |
_version_ |
1834736940506677248 |
spelling |
Sal y Rosas Celi, Víctor GiancarloTorres Salinas, Karina Hesi2019-03-20T23:41:24Z2019-03-20T23:41:24Z20182019-03-20http://hdl.handle.net/20.500.12404/13781Los 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.TesisspaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ProbabilidadEstadística aplicadaComportamiento del consumidorAnálisis de datos de tiempo de fallaDistribución (Teoría de la probabilidad)Supervivencia (Biometría)https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03El modelo de larga duración Weibull-Geométricainfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:PUCP-Tesisinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPSUNEDUMaestro en EstadísticaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de PosgradoEstadística40361284542037https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALTORRES_SALINAS_KARINA_HESI.pdfTORRES_SALINAS_KARINA_HESI.pdfTexto completoapplication/pdf534077https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/c896e874-cbca-4ae7-b12a-fbc02a7bf33b/download52d741cd8f4c973561e7075235240f56MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8913https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/109befd7-409d-47cf-8f50-26ff9d0f4919/download571d7f90347e4384d4463993bf0da63cMD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81650https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/c256d0b6-a5a1-4407-b618-32b805d48baf/download35481b2c8d414f16a5a053be5878fdb5MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILTORRES_SALINAS_KARINA_HESI.pdf.jpgTORRES_SALINAS_KARINA_HESI.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11383https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/8620202c-2ece-4521-81d7-55d09210bdb0/download14e2bc764f213ae52246b558bd0370b9MD54falseAnonymousREADTEXTTORRES_SALINAS_KARINA_HESI.pdf.txtTORRES_SALINAS_KARINA_HESI.pdf.txtExtracted texttext/plain87454https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/08b48a31-c9a6-453f-afd7-90fb30cb07de/downloadff4c2ca39ea3a3ebe549eaad19266427MD55falseAnonymousREAD20.500.12404/13781oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/137812025-03-12 18:01:16.9http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://tesis.pucp.edu.peRepositorio de Tesis PUCPraul.sifuentes@pucp.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 |
score |
13.7211075 |
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).