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dc.contributor.advisorBayes Rodríguez, Cristian Luis
dc.contributor.authorHuertas Quispe, Anthony Enrique
dc.date.accessioned2021-01-18T23:02:24Z
dc.date.available2021-01-18T23:02:24Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2021-01-18
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/17875
dc.description.abstractEn este trabajo de tesis, se plantea estudiar el tiempo a la ocurrencia de un evento en un proceso discreto. Para ello, se considera un modelo mixtura de fracción de cura sobre una población segmentada en dos tipos de individuos: sujetos curados, o también denominados sobrevivientes a largo plazo, haciendo referencia a aquellos sujetos que no alcanzarán el evento de interés en estudio; y sujetos no curados, o también denominados sujetos susceptibles, quienes en un tiempo específico, experimentarán dicho evento de interés. Los objetivos principales de esta tesis, son el de estimar la fracción de cura, la cual está definida como la proporción de individuos curados al final del estudio, y estimar el tiempo de falla para los individuos susceptibles, entendiéndose como el tiempo a la ocurrencia del evento. Este análisis se llevará a cabo con la presencia de covariables y datos censurados, siendo la simulación e inferencia de los datos efectuados vía el software estadístico R, en donde los procesos de simulación abordarán distintos escenarios para evaluar la performance del modelo propuesto.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/*
dc.subjectVariables (Estadística)es_ES
dc.subjectAnálisis de regresiónes_ES
dc.subjectEstadística--Modelos matemáticoses_ES
dc.titleModelamiento del tiempo a la ocurrencia de un evento con tiempos discretoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMaestro en Estadísticaes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_ES
renati.advisor.dni40372640
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0474-7921es_ES
renati.author.dni48272177
renati.discipline542037es_ES
renati.jurorValdivieso Serrano, Luis Hilmar
renati.jurorBayes Rodriguez, Cristian Luis
renati.jurorMaehara Aliaga, Rocio Paola
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES


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