A distribuição normal-valor extremo generalizado para a modelagem de dados limitados no intervalo unitário (0,1)

• Autor: Rojas Benites, Yuri
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
• Repositorio: Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
• Lenguaje: portugués
• OAI Identifier: oai:repositorio.sunedu.gob.pe:20.500.14366/491
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14366/491
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Teoría de valores extremos; Inferencia bayesiana; Método de Montecarlo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

En este trabajo es introducido un nuevo modelo estadístico para modelar datos limitados en el intervalo continuo (0,1). El modelo propuesto es construido sobre una transformación de variables, donde la variable transformada es resultado de la combinación de una variable con distribución normal estándar y la función de distribución acumulada de la distribución valor extremo generalizado. Para el nuevo modelo son estudiados sus propiedades estructurales. El modelo propuesto es extendido para modelos de regresión, donde el modelo es reparametrizado en la mediana de la variable respuesta, y este conjuntamente con el parámetro de dispersión, son relacionados con covariables a través de una función de ligación. Los procedimientos inferenciales son desarrollados desde una perspectiva clásica y bayesiana por el método de máxima verosimilitud y el método de simulación Monte Carlo vía cadenas de Markov. Asimismo, son realizados estudios de simulación para evaluar el desempeño de las estimativas clásicas y bayesianas de los parámetros del modelo. Finalmente un conjunto de datos de cáncer colorrectal son estudiados para mostrar la aplicabilidad del modelo en que, en comparación con otros modelos, el modelo propuesto es el que mejor ajusta los datos.