Modelamiento bayesiano espacial multivariado para datos de áreas

dc.contributor.advisorQuiroz Cornejo, Zaida Jesús
dc.contributor.authorLopez Esquivel, Miguel Angel
dc.date.accessioned2024-01-19T18:38:38Z
dc.date.available2024-01-19T18:38:38Z
dc.date.created2023
dc.date.issued2024-01-19
dc.description.abstractLas infecciones respiratorias son enfermedades que ingresan a nuestro tracto respiratorio afectando la faringe hasta a los pulmones y según la Organización mundial de salud es la causa más común de muertes en el mundo. En particular, en esta tesis se propone estudiar la relación entre la incidencia de infecciones respiratorias agudas (IRA) y la incidencia de neumonía en el Perú. Por un lado estas variables pueden estar correlacionadas, conforme aumenta el número de casos de una enfermedad también aumenta el de la otra. Por otro lado, si nos enfocamos en la incidencia de estas enfermedades a nivel provincial, esperamos que la incidencia de IRA sea similar en provincias vecinas, lo mismo esperamos que ocurra con la incidencia de neumonía. En este contexto, en esta tesis se propone estudiar la distribución espacial entre la incidencia de IRA y neumonía a nivel provincial en el Perú a través de un modelo espacial multivariado, el cual nos permite estudiar la distribución espacial de dos o más variables correlacionadas entre sí. En particular, se propone aplicar un modelo espacial multivariado con efectos aleatorios condicionales autoregresivos. Para conseguir implementar la inferencia bayesiana del modelo jerárquico espacial multivariado de forma eficiente se propone usar el método de integración aproximada anidada de Laplace (INLA).es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/26849
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-sa/2.5/pe/*
dc.subjectEstadística bayesianaes_ES
dc.subjectVariables (Estadística)es_ES
dc.subjectEnfermedades--Perúes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES
dc.titleModelamiento bayesiano espacial multivariado para datos de áreases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
renati.advisor.dni43704124
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3821-0815es_ES
renati.author.dni10382640
renati.discipline542037es_ES
renati.jurorValdivieso Serrano, Luis Hilmares_ES
renati.jurorQuiroz Cornejo, Zaida Jesúses_ES
renati.jurorCamiz, Sergioes_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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