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dc.contributor.advisorBayes Rodriguez, Cristian Luis
dc.contributor.authorManrique Urbina, Justo Andrés
dc.date.accessioned2022-03-21T22:23:29Z
dc.date.available2022-03-21T22:23:29Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2022-03-21
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/21845
dc.description.abstractLa presente tesis propone un modelo de regresi on cuant lica en d onde la variable es no negativa y posee censura intervalar, es decir que esta no es directamente observable, y la unica informaci on que se conoce sobre ella es que se encuentra en cierto intervalo. Para evaluar si la metodolog a de estimaci on captura adecuadamente los par ametros poblacionales desde el punto de vista de la inferencia cl asica, se desarrolla un estudio de simulaci on. Finalmente, se aplica el modelo a los datos de la Encuesta Nacional de Satisfacci on de Salud ejecutada el a~no 2015. La estructura del modelo permite evaluar los factores relacionados al sueldo de los profesionales en salud (el cual hab a sido censurado desde el proceso de recolecci on de datos). El presente modelo es una extensi on al modelo de regresi on de censura intervalar expuesto en Sal y Rosas et al. (2019), pues eval ua los factores subyacentes a una variable respuesta a lo largo de sus cuantiles.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/2.5/pe/*
dc.subjectAnálisis de regresiónes_ES
dc.subjectInferencia estadísticaes_ES
dc.titleModelo de regresión cuantílica para respuestas positivas con censura intervalares_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 Posgrado.es_ES
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_ES
renati.advisor.dni40372640
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0474-7921es_ES
renati.author.dni72400260
renati.discipline542037es_ES
renati.jurorBenites Sanchez, Luis Enriquees_ES
renati.jurorBayes Rodriguez, Cristian Luises_ES
renati.jurorValdivieso Serrano, Luis Hilmares_ES
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.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES


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