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dc.contributor.advisorBenites Sánchez, Luis Enrique
dc.contributor.authorYábar Geldres, Ingrid Alicia
dc.date.accessioned2023-05-29T16:52:13Z
dc.date.available2023-05-29T16:52:13Z
dc.date.created2023
dc.date.issued2023-05-29
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/25058
dc.description.abstractEl presente trabajo de tesis propone estudiar el modelo de regresión lineal con censura basado en una mixtura finita de una distribución normal asimétrica (NA), con adaptación a diferente número de componentes. Este enfoque permite modelar datos continuos con gran flexibilidad, acomodando simultáneamente multimodalidad, colas pesadas y asimetría, dependiendo de la estructura de los componentes de la mixtura. Se implementa un algoritmo de tipo EM analíticamente manejable y eficiente para calcular iterativamente las estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros, mediante aproximaciones estocásticas (SAEM). El algoritmo propuesto tiene algunas expresiones cerradas en el paso-E, por lo que la obtención de los errores estándar se da por el método Bootstrap. Asimismo, se realiza un estudio de simulación con el fin de evaluar si el método propuesto permite recuperar los parámetros del modelo mediante el uso del algoritmo SAEM. Por otro lado, se realiza la aplicación del modelo propuesto para el estudio de la participación en la fuerza laboral de las mujeres casadas usando la base de datos de la Universidad de Michigan (Mroz, 1987). Como segunda aplicación se utiliza un conjunto de datos de clientes que entraron en campaña en una entidad financiera local con el fin de estimar sus ingresos.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/2.5/pe/*
dc.subjectModelos lineales (Estadística)es_ES
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectAnálisis de regresiónes_ES
dc.titleModelo de regresión lineal con censura basado en una mixtura finita de una distribución normal asimétricaes_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.dni42987865
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5998-7098es_ES
renati.author.dni45427545
renati.discipline542037es_ES
renati.jurorBayes Rodriguez, Cristian Luises_ES
renati.jurorBenites Sánchez, Luis Enriquees_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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