Análisis bayesiano de modelos de clases latentes para variables politómicas: Confianza hacia instituciones públicas

Descripción del Articulo

El modelo de análisis de clases latentes tiene como finalidad describir una variable no observable a través del agrupamiento de los individuos en base a sus patrones de respuestas. La estimación en este modelo se puede realizar mediante el algoritmo de Esperanza-Maximización (EM) y su desarrollo par...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Cruz Sarmiento, Marylía Paola
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:20.500.12404/13457
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/13457
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Estadística bayesiana
Variables latentes
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
id PUCP_fadf819cb7c63b17cd9d13bb04496c93
oai_identifier_str oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/13457
network_acronym_str PUCP
network_name_str PUCP-Tesis
repository_id_str .
dc.title.es_ES.fl_str_mv Análisis bayesiano de modelos de clases latentes para variables politómicas: Confianza hacia instituciones públicas
title Análisis bayesiano de modelos de clases latentes para variables politómicas: Confianza hacia instituciones públicas
spellingShingle Análisis bayesiano de modelos de clases latentes para variables politómicas: Confianza hacia instituciones públicas
Cruz Sarmiento, Marylía Paola
Estadística bayesiana
Variables latentes
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
title_short Análisis bayesiano de modelos de clases latentes para variables politómicas: Confianza hacia instituciones públicas
title_full Análisis bayesiano de modelos de clases latentes para variables politómicas: Confianza hacia instituciones públicas
title_fullStr Análisis bayesiano de modelos de clases latentes para variables politómicas: Confianza hacia instituciones públicas
title_full_unstemmed Análisis bayesiano de modelos de clases latentes para variables politómicas: Confianza hacia instituciones públicas
title_sort Análisis bayesiano de modelos de clases latentes para variables politómicas: Confianza hacia instituciones públicas
author Cruz Sarmiento, Marylía Paola
author_facet Cruz Sarmiento, Marylía Paola
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Valdivieso Serrano, Luis Hilmar
dc.contributor.author.fl_str_mv Cruz Sarmiento, Marylía Paola
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Estadística bayesiana
Variables latentes
topic Estadística bayesiana
Variables latentes
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 El modelo de análisis de clases latentes tiene como finalidad describir una variable no observable a través del agrupamiento de los individuos en base a sus patrones de respuestas. La estimación en este modelo se puede realizar mediante el algoritmo de Esperanza-Maximización (EM) y su desarrollo para el caso politómico se encuentra implementado en el paquete poLCA de R. Desde el punto de vista bayesiano, esta estimación ha sido hasta el momento implementada sólo para el caso de variables dicotómicas. En este trabajo, se busca extender este ultimo aporte para el caso politómico, haciendo uso del muestrador de Gibbs. La aplicación del modelo de análisis de clases latentes, bajo el enfoque bayesiano aquí desarrollado, se realizó sobre un conjunto de datos reales relacionados con la con fianza hacia 21 instituciones públicas en una encuesta para Lima Metropolitana. En general, se identificaron tres grupos de encuestados seg un sus niveles de confianza institucional, los cuales se analizaron luego en relación a otras variables.
publishDate 2018
dc.date.created.es_ES.fl_str_mv 2018
dc.date.accessioned.es_ES.fl_str_mv 2019-02-11T17:47:04Z
dc.date.available.es_ES.fl_str_mv 2019-02-11T17:47:04Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2019-02-11
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/20.500.12404/13457
url http://hdl.handle.net/20.500.12404/13457
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/482ba918-472a-41a4-95a5-5d03b7321784/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/aaec00ce-1183-45bb-9a1f-4a74598eccaa/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/3a449c91-9088-464b-bf2b-326eab2c516c/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/f68097e2-ad7d-410e-ae25-c438ac272def/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/c4a3c80e-ed89-4bfb-9b61-972674ddc8ae/download
bitstream.checksum.fl_str_mv cecad8b9db9baa545d9832dd94d55f6b
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
f5087e885f1cd103bfcd05e8129defa0
e8cd929ff3c5f6494938dd7bb5a70039
8d8fba597056094a098f4ec419314dd4
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_ 1834737017508855808
spelling Valdivieso Serrano, Luis HilmarCruz Sarmiento, Marylía Paola2019-02-11T17:47:04Z2019-02-11T17:47:04Z20182019-02-11http://hdl.handle.net/20.500.12404/13457El modelo de análisis de clases latentes tiene como finalidad describir una variable no observable a través del agrupamiento de los individuos en base a sus patrones de respuestas. La estimación en este modelo se puede realizar mediante el algoritmo de Esperanza-Maximización (EM) y su desarrollo para el caso politómico se encuentra implementado en el paquete poLCA de R. Desde el punto de vista bayesiano, esta estimación ha sido hasta el momento implementada sólo para el caso de variables dicotómicas. En este trabajo, se busca extender este ultimo aporte para el caso politómico, haciendo uso del muestrador de Gibbs. La aplicación del modelo de análisis de clases latentes, bajo el enfoque bayesiano aquí desarrollado, se realizó sobre un conjunto de datos reales relacionados con la con fianza hacia 21 instituciones públicas en una encuesta para Lima Metropolitana. En general, se identificaron tres grupos de encuestados seg un sus niveles de confianza institucional, los cuales se analizaron luego en relación a otras variables.TesisspaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Estadística bayesianaVariables latenteshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Análisis bayesiano de modelos de clases latentes para variables politómicas: Confianza hacia instituciones públicasinfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:PUCP-Tesisinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPSUNEDUMaestro en EstadísticaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de PosgradoEstadística07958730542037https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81036https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/482ba918-472a-41a4-95a5-5d03b7321784/downloadcecad8b9db9baa545d9832dd94d55f6bMD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/aaec00ce-1183-45bb-9a1f-4a74598eccaa/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53falseAnonymousREADORIGINALCRUZ_SARMIENTO_MARYLIA_PAOLA.pdfCRUZ_SARMIENTO_MARYLIA_PAOLA.pdfTexto completoapplication/pdf45526915https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/3a449c91-9088-464b-bf2b-326eab2c516c/downloadf5087e885f1cd103bfcd05e8129defa0MD51trueAnonymousREADTHUMBNAILCRUZ_SARMIENTO_MARYLIA_PAOLA.pdf.jpgCRUZ_SARMIENTO_MARYLIA_PAOLA.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg16060https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/f68097e2-ad7d-410e-ae25-c438ac272def/downloade8cd929ff3c5f6494938dd7bb5a70039MD54falseAnonymousREADTEXTCRUZ_SARMIENTO_MARYLIA_PAOLA.pdf.txtCRUZ_SARMIENTO_MARYLIA_PAOLA.pdf.txtExtracted texttext/plain114687https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/c4a3c80e-ed89-4bfb-9b61-972674ddc8ae/download8d8fba597056094a098f4ec419314dd4MD55falseAnonymousREAD20.500.12404/13457oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/134572025-03-12 17:59:12.732http://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 13.949868
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).