Fusión de efectos para modelos de regresión con respuesta positiva bajo un enfoque bayesiano

dc.contributor.advisorBayes Rodriguez, Cristian Luis
dc.contributor.authorDongo Román, Andie Bryan
dc.date.accessioned2022-01-10T19:55:08Z
dc.date.available2022-01-10T19:55:08Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2022-01-10
dc.description.abstractEl presente trabajo tiene como objetivo adaptar el modelo bayesiano para fusión de efectos presentado por Pauger y Wagner (2019), de tal manera que sea adecuado para modelos de regresión con respuesta positiva bajo una distribución gamma. El modelo plantea como distribución a priori de los coeficientes de cada covariable cualitativa a una normal multivariada, deducida a partir de una distribución a priori spike y slab para la diferencia de cada par de efectos, cuya matriz de precisión permite conocer qué niveles pueden fusionarse. La estructura de la matriz de precisión depende de un hiperparámetro que permite estimar las probabilidades de fusión a posteriori entre cada par de niveles, con las cuales se pueden agrupar aquellos niveles con efectos similares mediante la función de pérdida de Binder. La estimación a posteriori del modelo es realizada con métodos MCMC utilizando el programa JAGS en R. Se aplicó la metodología a un conjunto de datos reales extraído de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del año 2019, donde se pudo verificar la existencia de una brecha salarial por etnicidad en los entrevistados de la macro región sur del Perú. Así mismo, se incluyó en el caso aplicativo a la interacción entre los efectos de la etnicidad y el sexo, revelándose que la brecha por género existente es mayor en la población aymara y en la no indígena, en comparación con la población quechua.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/21230
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/pe/*
dc.subjectEstadística bayesianaes_ES
dc.subjectAnálisis de regresiónes_ES
dc.subjectMétodo de Monte Carloes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES
dc.titleFusión de efectos para modelos de regresión con respuesta positiva bajo un enfoque bayesianoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
renati.advisor.dni40372640
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0474-7921es_ES
renati.author.dni45531766
renati.discipline542037es_ES
renati.jurorValdivieso Serrano, Luis Hilmares_ES
renati.jurorBayes Rodríguez, Cristian Luises_ES
renati.jurorBenites Sánchez, Luis Enriquees_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.es_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.nameMaestro en Estadísticaes_ES

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