dc.contributor.advisor | Valdivieso Serrano, Luis Hilmar | |
dc.contributor.author | Cruz Sarmiento, Marylía Paola | es_ES |
dc.date.accessioned | 2019-02-11T17:47:04Z | es_ES |
dc.date.available | 2019-02-11T17:47:04Z | es_ES |
dc.date.created | 2018 | es_ES |
dc.date.issued | 2019-02-11 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/13457 | |
dc.description.abstract | El modelo de análisis de clases latentes tiene como finalidad describir una variable no observable a través del agrupamiento de los individuos en base a sus patrones de respuestas.
La estimación en este modelo se puede realizar mediante el algoritmo de Esperanza-Maximización (EM) y su desarrollo para el caso politómico se encuentra implementado en el paquete poLCA de R. Desde el punto de vista bayesiano, esta estimación ha sido hasta el momento implementada sólo para el caso de variables dicotómicas. En este trabajo, se busca
extender este ultimo aporte para el caso politómico, haciendo uso del muestrador de Gibbs.
La aplicación del modelo de análisis de clases latentes, bajo el enfoque bayesiano aquí desarrollado, se realizó sobre un conjunto de datos reales relacionados con la con fianza hacia 21 instituciones públicas en una encuesta para Lima Metropolitana. En general, se identificaron tres grupos de encuestados seg un sus niveles de confianza institucional, los cuales se analizaron luego en relación a otras variables. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Estadística bayesiana | es_ES |
dc.subject | Variables latentes | es_ES |
dc.title | Análisis bayesiano de modelos de clases latentes para variables politómicas: Confianza hacia instituciones públicas | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
thesis.degree.name | Maestro en Estadística | es_ES |
thesis.degree.level | Maestría | es_ES |
thesis.degree.grantor | Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado | es_ES |
thesis.degree.discipline | Estadística | es_ES |
renati.advisor.dni | 07958730 | |
renati.discipline | 542037 | es_ES |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | es_ES |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | es_ES |