Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Modelo de regresión robusta con censura intervalar(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-01-10) Aliaga Flores, Luis Carlos; Bayes Rodriguez, Cristian LuisEl presente trabajo de tesis propone el modelo de regresion log t de Student, el cual permite modelar variables respuesta que presentan censura intervalar y se muestra robusto frente a la presencia de observaciones atípicas. Luego, se desarrolla aquí un estudio de simulacion clásico, con el n de analizar la sensibilidad frente a distintos niveles de valores atípicos. Finalmente, se desarrolla la aplicacion del modelo para la estimación de las demoras en órdenes de compras de los proveedores de las empresas en el Perú, concluyendo que el modelo propuesto en esta tesis tiene un mejor ajuste a los datos en comparación con el modelo Log Normal.Ítem Texto completo enlazado Método para la fusión de categorías usando técnicas de agrupamiento(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-04-28) Farro Diaz, Victor Daniel; Bayes Rodriguez, Cristian LuisEn la actualidad, muchas organizaciones disponen o tienen acceso a una gran cantidad y variedad de datos que les permiten tomar decisiones acordes en temas económicos, sociales, de educación, de salud, entre otros. Con frecuencia, los estudios que se realizan se enfocan en el objetivo de explicar una variable de interés utilizando un conjunto de variables explicativas; y si la relación de dependencia es lineal, se le conoce como modelo de regresión lineal. Los modelos de regresión lineal presentan su principal reto en la estimación de los parámetros de la regresión, que se consiguen a partir de la información obtenida mediante el análisis de las observaciones de una muestra previamente recogida. La complejidad de los modelos de regresión lineal aumenta con la existencia de covariables que son medidas en una escala nominal u ordinal, y que en muchas ocasiones presentan una gran cantidad de categorías, como por ejemplo: estado civil, grupo sanguíneo, entre otros. Lo habitual para modelar el efecto total de una covariable categórica es definir una categoría (o nivel) como línea base y utilizar variables ficticias para las otras categorías (o niveles). La presente tesis tiene como principal objetivo el desarrollo del método de fusión de efectos de covariables categóricas usando técnicas de agrupamiento PAM, propuesto por Malsiner-Walli, Pauger y Wagner (2018), y aplicarlo en un conjunto de datos reales relacionados a los ingresos monetarios de la población de Lima Metropolitana y Callao del primer trimestre del 2020.Ítem Texto completo enlazado Modelo de regresión cuantílica para respuestas positivas con censura intervalar(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-03-21) Manrique Urbina, Justo Andrés; Bayes Rodriguez, Cristian LuisLa 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.Ítem Texto completo enlazado Fusión de efectos para modelos de regresión con respuesta positiva bajo un enfoque bayesiano(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-01-10) Dongo Román, Andie Bryan; Bayes Rodriguez, Cristian LuisEl presente trabajo tiene como objetivo adaptar el modelo bayesiano para fusión de efectos presentado por Pauger y Wagner (2019), de tal manera que sea adecuado para modelos de regresión con respuesta positiva bajo una distribución gamma. El modelo plantea como distribución a priori de los coeficientes de cada covariable cualitativa a una normal multivariada, deducida a partir de una distribución a priori spike y slab para la diferencia de cada par de efectos, cuya matriz de precisión permite conocer qué niveles pueden fusionarse. La estructura de la matriz de precisión depende de un hiperparámetro que permite estimar las probabilidades de fusión a posteriori entre cada par de niveles, con las cuales se pueden agrupar aquellos niveles con efectos similares mediante la función de pérdida de Binder. La estimación a posteriori del modelo es realizada con métodos MCMC utilizando el programa JAGS en R. Se aplicó la metodología a un conjunto de datos reales extraído de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del año 2019, donde se pudo verificar la existencia de una brecha salarial por etnicidad en los entrevistados de la macro región sur del Perú. Así mismo, se incluyó en el caso aplicativo a la interacción entre los efectos de la etnicidad y el sexo, revelándose que la brecha por género existente es mayor en la población aymara y en la no indígena, en comparación con la población quechua.