El modelo de larga duración Exponencial-Poisson

Descripción del Articulo

En esta tesis se introducir y estudiar el modelo de supervivencia de larga duración Exponencial-Poisson. Este modelo permite estudiar el tiempo hasta la ocurrencia de un evento de interés cuando se asume que existe una fracción de unidades de la población inmunes a la ocurrencia de este evento. El m...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Gonzales Rodriguez, Julia Elena
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:20.500.12404/13062
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/13062
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Análisis de regresión
Simulación
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
id PUCP_4af3467af2ce9749c5976289b3b51494
oai_identifier_str oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/13062
network_acronym_str PUCP
network_name_str PUCP-Tesis
repository_id_str .
dc.title.es_ES.fl_str_mv El modelo de larga duración Exponencial-Poisson
title El modelo de larga duración Exponencial-Poisson
spellingShingle El modelo de larga duración Exponencial-Poisson
Gonzales Rodriguez, Julia Elena
Análisis de regresión
Simulación
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
title_short El modelo de larga duración Exponencial-Poisson
title_full El modelo de larga duración Exponencial-Poisson
title_fullStr El modelo de larga duración Exponencial-Poisson
title_full_unstemmed El modelo de larga duración Exponencial-Poisson
title_sort El modelo de larga duración Exponencial-Poisson
author Gonzales Rodriguez, Julia Elena
author_facet Gonzales Rodriguez, Julia Elena
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Sal y Rosas Celi, Víctor Giancarlo
dc.contributor.author.fl_str_mv Gonzales Rodriguez, Julia Elena
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Análisis de regresión
Simulación
topic Análisis de regresión
Simulación
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 En esta tesis se introducir y estudiar el modelo de supervivencia de larga duración Exponencial-Poisson. Este modelo permite estudiar el tiempo hasta la ocurrencia de un evento de interés cuando se asume que existe una fracción de unidades de la población inmunes a la ocurrencia de este evento. El modelo descrito en esta tesis es un modelo de mixtura que usa la distribución Exponencial-Poisson para modelar el tiempo a la ocurrencia del evento de interés en la sub población suceptible al evento de interés. Además se plantea un modelo de regresión logística sobre la probabilidad de ser inmune al evento de interés. Se realiza un estudio de simulación en el cual a través del sesgo porcentual y cobertura se comprobó la buena performancia del modelo. Finalmente, el modelo es aplicado sobre una muestra de clientes morosos de una entidad del sistema financiero Peruano donde el evento de interés es la cancelación de dicha deuda.
publishDate 2018
dc.date.accessioned.es_ES.fl_str_mv 2018-12-03T17:40:47Z
dc.date.available.es_ES.fl_str_mv 2018-12-03T17:40:47Z
dc.date.created.es_ES.fl_str_mv 2018
dc.date.EmbargoEnd.none.fl_str_mv 2018-12-31
dc.date.issued.fl_str_mv 2018-12-03
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/20.500.12404/13062
url http://hdl.handle.net/20.500.12404/13062
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-nc-nd/2.5/pe/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/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/4afaec46-a86e-4b07-8295-d09e7b418552/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/e534e806-6a35-42d1-8517-a551e7567e3e/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/513f3d33-0a68-4c52-8ad6-2ede4eb71058/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/d9327ca1-c2e6-4dc5-b4a0-1f9d05808958/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/523d2343-764f-49af-b450-1f8403060056/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 9721e7bd44ce8ce69c64178c906c92a2
cecad8b9db9baa545d9832dd94d55f6b
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
6e5fcd6172e96f9e7f1c81796aa0d34f
cf00b48f55bd934d270a802abf42d1b5
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_ 1839177313876443136
spelling Sal y Rosas Celi, Víctor GiancarloGonzales Rodriguez, Julia Elena2018-12-03T17:40:47Z2018-12-03T17:40:47Z20182018-12-032018-12-31http://hdl.handle.net/20.500.12404/13062En esta tesis se introducir y estudiar el modelo de supervivencia de larga duración Exponencial-Poisson. Este modelo permite estudiar el tiempo hasta la ocurrencia de un evento de interés cuando se asume que existe una fracción de unidades de la población inmunes a la ocurrencia de este evento. El modelo descrito en esta tesis es un modelo de mixtura que usa la distribución Exponencial-Poisson para modelar el tiempo a la ocurrencia del evento de interés en la sub población suceptible al evento de interés. Además se plantea un modelo de regresión logística sobre la probabilidad de ser inmune al evento de interés. Se realiza un estudio de simulación en el cual a través del sesgo porcentual y cobertura se comprobó la buena performancia del modelo. Finalmente, el modelo es aplicado sobre una muestra de clientes morosos de una entidad del sistema financiero Peruano donde el evento de interés es la cancelación de dicha deuda.In this thesis the long-term survival model Exponential-Poisson will be introduced and discussed. This model allows to study the time until the occurrence of an event of interest when it is assumed that there is a fraction of the population that is immune to the occurrence of this event. The studied model is a mixture model that assumes that the time to the event among susceptible follows a Exponential-Poisson distribution and that the probability of being inmune to the event of interes is explained by a set of covariates via a logistic regression model. A simulation study was carried out in which the good performance of the model was checked through the percentage bias and 95% coverage. Finally, the model is applied to a sample of a Peruvian nantial entity where the event of interest is the cancellation of the debt.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Análisis de regresiónSimulaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03El modelo de larga duración Exponencial-Poissoninfo: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#tesisORIGINALGONZALES_RODRIGUEZ_JULIA_ELENA_31_12_2018_EXPONENCIAL.pdfGONZALES_RODRIGUEZ_JULIA_ELENA_31_12_2018_EXPONENCIAL.pdfTexto completoapplication/pdf30686107https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/4afaec46-a86e-4b07-8295-d09e7b418552/download9721e7bd44ce8ce69c64178c906c92a2MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81036https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/e534e806-6a35-42d1-8517-a551e7567e3e/downloadcecad8b9db9baa545d9832dd94d55f6bMD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/513f3d33-0a68-4c52-8ad6-2ede4eb71058/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILGONZALES_RODRIGUEZ_JULIA_ELENA_31_12_2018_EXPONENCIAL.pdf.jpgGONZALES_RODRIGUEZ_JULIA_ELENA_31_12_2018_EXPONENCIAL.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg14553https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/d9327ca1-c2e6-4dc5-b4a0-1f9d05808958/download6e5fcd6172e96f9e7f1c81796aa0d34fMD54falseAnonymousREADTEXTGONZALES_RODRIGUEZ_JULIA_ELENA_31_12_2018_EXPONENCIAL.pdf.txtGONZALES_RODRIGUEZ_JULIA_ELENA_31_12_2018_EXPONENCIAL.pdf.txtExtracted texttext/plain64787https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/523d2343-764f-49af-b450-1f8403060056/downloadcf00b48f55bd934d270a802abf42d1b5MD55falseAnonymousREAD20.500.12404/13062oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/130622025-07-18 13:04:21.264http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://tesis.pucp.edu.peRepositorio de Tesis PUCPraul.sifuentes@pucp.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
score 13.394547
El modelo de larga duración Exponencial-Poisson
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).

Ejemplares Similares