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dc.contributor.advisorDoig Camino, Elizabeth
dc.contributor.authorRequena Espinoza, Genaroes_ES
dc.date.accessioned2012-08-16T23:02:13Zes_ES
dc.date.available2012-08-16T23:02:13Zes_ES
dc.date.created2010es_ES
dc.date.issued2012-08-16es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/1470
dc.description.abstractEn el presente trabajo, se estudian las propiedades del método de estimación no paramétrico en un modelo de “Enfermedad - Muerte" de proceso de Markov. Este modelo posee tres estados 1, 2 y 3 correspondientes a “salud", “enfermedad" y “muerte" respectivamente y solo admite las transiciones de 1-2, 1-3 y 2-3, asimismo a este proceso se le denomina de Markov porque la probabilidad de transición de un estado a otro es independiente del tiempo de permanencia en el estado inicial. Las funciones de tiempo de muerte y enfermedad, así como la función de riesgo de muerte dada la enfermedad son los parámetros del modelo \Enfermedad - Muerte". Sin embargo la estimación de estas funciones del modelo no es directa pues existen dos formas de censura en los datos: los intervalos censurados y la pérdida de estados de transición; por lo que se utiliza un algoritmo de autoconsistencia para calcular estos estimadores. Los intervalos censurados y la pérdida de estados de transición se generan porque los pacientes son evaluados periódicamente. En un intervalo censurado (t1 , t2) se conoce que la enfermedad ocurrió entre un tiempo t1 y t2 pero no el momento exacto, mientras que para la pérdida de estados de transición se sabe que la enfermedad no ha ocurrido hasta la última medición pero se desconoce si la enfermedad ocurre entre esta última medición y el tiempo final del estudio. En la aplicación del modelo \Enfermedad - Muerte" de proceso de Markov a una base de clientes de una administradora de fondos de pensiones (AFP) se consideran los intervalos censurados para los reclamos de los clientes, as__ como la pérdida de estados de transición para los traspasos. Modelar los tiempos de traspaso y de reclamo de los afiliados bajo un proceso de Markov \Enfermedad - Muerte" con intervalos censurados y pérdida de estados de transición intermedia, aumenta la precisión de los estimadores de las funciones de tiempo y riesgo.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 no paramétricaes_ES
dc.subjectModelos de Markoves_ES
dc.subjectAFP.es_ES
dc.subjectEstimaciónes_ES
dc.titleEstimación no paramétrica en un proceso de Markov "enfermedad-muerte" aplicado a una base de clientes de una AFPes_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
renati.discipline542037es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES


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