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dc.contributor.advisorBayes Rodríguez, Cristian Luis
dc.contributor.authorAgurto Mejía, Hugo Migueles_ES
dc.date.accessioned2015-07-20T16:47:07Zes_ES
dc.date.available2015-07-20T16:47:07Zes_ES
dc.date.created2013es_ES
dc.date.issued2015-07-20es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/6174
dc.description.abstractEste trabajo propone un Modelo de Regresión Cuantílica Semiparamétrico. Nosotros empleamos la metodología sugerida por Crainiceanu et al. (2005) para un modelo semiparamétrico en el contexto de un modelo de regresión cuantílica. Un enfoque de inferencia Bayesiana es adoptado usando Algoritmos de Montecarlo vía Cadenas de Markov (MCMC). Se obtuvieron formas cerradas para las distribuciones condicionales completas y así el algoritmo muestrador de Gibbs pudo ser fácilmente implementado. Un Estudio de Simulación es llevado a cabo para ilustrar el enfoque Bayesiano para estimar los parámetros del modelo. El modelo desarrollado es ilustrado usando conjuntos de datos reales.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCPes_ES
dc.subjectEstadística bayesianaes_ES
dc.subjectAnálisis de regresiónes_ES
dc.subjectVariables (Estadística)es_ES
dc.subjectProcesos de Markoves_ES
dc.subjectMétodo de Monte Carloes_ES
dc.titleInferencia bayesiana en un modelo de regresión cuantílica semiparamétricoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMagíster en Estadísticaes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES


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