Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

URI permanente para esta comunidadhttp://54.81.141.168/handle/123456789/6

El Repositorio Digital de Tesis y Trabajos de Investigación PUCP aporta al Repositorio Institucional con todos sus registros, organizados por grado: Doctorado, Maestría, Licenciatura y Bachillerato. Se actualiza permanentemente con las nuevas tesis y trabajos de investigación sustentados y autorizados, así como también con los que que fueron sustentados años atrás.
Ingresa a su web: Repositorio Digital de Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

Explorar

Temasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Inferencia estadística

Resultados de búsqueda

Mostrando 1 - 2 de 2
  • No hay miniatura disponible
    ÍtemTexto 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 Luis
    La 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.
  • No hay miniatura disponible
    ÍtemTexto completo enlazado
    Regresión espacial cuantílica para variables acotadas entre (0,1)
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-10-26) García Céspedes, Carlos Jeffer; Quiroz Cornejo, Zaida Jesús
    El Perú es un país emergente donde el desarrollo se centra en algunas ciudades y distritos específicos. Esto conlleva a mucha desigualdad económica por ello resulta importante dar seguimiento a la incidencia de pobreza en el país. De acuerdo al nivel de precariedad, la pobreza puede considerarse extrema o no extrema. En este contexto, estudiamos la incidencia de pobreza no extrema a través de un modelo de regresión cuantílica espacial a nivel distrital en la provincia de Lima utilizando la distribución de Kumaraswamy combinada con un efecto espacial intrínseco condicional autorregresivo (ICAR). Para tratar y evaluar la posible confusión espacial entre los efectos espaciales y las covariables de efectos fijos, se considera, también, el enfoque SPOCK (Spatial Orthogonal Centroid \K"orrection). Nuestros modelos pertenecen a la clase de modelos jerárquicos, para los cuales la inferencia se puede realizar utilizando el método de Monte Carlo Hamiltoniano. Por lo tanto, el modelo es computacionalmente factible para grandes conjuntos de datos, puede describir puntos extremos de la distribución de la incidencia de pobreza no extrema e identificar qué factores son importantes en las colas de la distribución de los datos.