Método para la fusión de categorías usando técnicas de agrupamiento

dc.contributor.advisorBayes Rodriguez, Cristian Luis
dc.contributor.authorFarro Diaz, Victor Daniel
dc.date.accessioned2022-04-29T00:47:02Z
dc.date.available2022-04-29T00:47:02Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2022-04-28
dc.description.abstractEn la actualidad, muchas organizaciones disponen o tienen acceso a una gran cantidad y variedad de datos que les permiten tomar decisiones acordes en temas económicos, sociales, de educación, de salud, entre otros. Con frecuencia, los estudios que se realizan se enfocan en el objetivo de explicar una variable de interés utilizando un conjunto de variables explicativas; y si la relación de dependencia es lineal, se le conoce como modelo de regresión lineal. Los modelos de regresión lineal presentan su principal reto en la estimación de los parámetros de la regresión, que se consiguen a partir de la información obtenida mediante el análisis de las observaciones de una muestra previamente recogida. La complejidad de los modelos de regresión lineal aumenta con la existencia de covariables que son medidas en una escala nominal u ordinal, y que en muchas ocasiones presentan una gran cantidad de categorías, como por ejemplo: estado civil, grupo sanguíneo, entre otros. Lo habitual para modelar el efecto total de una covariable categórica es definir una categoría (o nivel) como línea base y utilizar variables ficticias para las otras categorías (o niveles). La presente tesis tiene como principal objetivo el desarrollo del método de fusión de efectos de covariables categóricas usando técnicas de agrupamiento PAM, propuesto por Malsiner-Walli, Pauger y Wagner (2018), y aplicarlo en un conjunto de datos reales relacionados a los ingresos monetarios de la población de Lima Metropolitana y Callao del primer trimestre del 2020.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/22223
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-nc/2.5/pe/*
dc.subjectModelos lineales (Estadística)es_ES
dc.subjectEstadística bayesianaes_ES
dc.subjectVariables (Estadística)es_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES
dc.titleMétodo para la fusión de categorías usando técnicas de agrupamientoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
renati.advisor.dni40372640
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0474-7921es_ES
renati.author.dni45139911
renati.discipline542037es_ES
renati.jurorSal Y Rosas Celi, Victor Giancarloes_ES
renati.jurorBayes Rodriguez, Cristian Luises_ES
renati.jurorValdivieso Serrano, Luis Hilmares_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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