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dc.contributor.advisorSal y Rosas Celi, Víctor Giancarlo
dc.contributor.authorTorres Salinas, Karina Hesies_ES
dc.date.accessioned2019-03-20T23:41:24Zes_ES
dc.date.available2019-03-20T23:41:24Zes_ES
dc.date.created2018es_ES
dc.date.issued2019-03-20es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/13781
dc.description.abstractLos 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.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/*
dc.subjectProbabilidades_ES
dc.subjectEstadística aplicadaes_ES
dc.subjectComportamiento del consumidores_ES
dc.subjectAnálisis de datos de tiempo de fallaes_ES
dc.subjectDistribución (Teoría de la probabilidad)es_ES
dc.subjectSupervivencia (Biometría)es_ES
dc.titleEl modelo de larga duración Weibull-Geométricaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMaestro en Estadísticaes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_ES
renati.advisor.dni40361284
renati.discipline542037es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES


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