dc.contributor.advisor | Bayes Rodríguez, Cristian Luis | |
dc.contributor.author | Huertas Quispe, Anthony Enrique | |
dc.date.accessioned | 2021-01-18T23:02:24Z | |
dc.date.available | 2021-01-18T23:02:24Z | |
dc.date.created | 2018 | |
dc.date.issued | 2021-01-18 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/17875 | |
dc.description.abstract | En 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.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-sa/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Variables (Estadística) | es_ES |
dc.subject | Análisis de regresión | es_ES |
dc.subject | Estadística--Modelos matemáticos | es_ES |
dc.title | Modelamiento del tiempo a la ocurrencia de un evento con tiempos discretos | 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 | 40372640 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-0474-7921 | es_ES |
renati.author.dni | 48272177 | |
renati.discipline | 542037 | es_ES |
renati.juror | Valdivieso Serrano, Luis Hilmar | |
renati.juror | Bayes Rodriguez, Cristian Luis | |
renati.juror | Maehara Aliaga, Rocio Paola | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | es_ES |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | es_ES |