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dc.contributor.advisorValdivieso Serrano, Luis Hilmar
dc.contributor.authorRuíz Arias, Raúl Albertoes_ES
dc.date.accessioned2013-04-08T21:14:34Zes_ES
dc.date.available2013-04-08T21:14:34Zes_ES
dc.date.created2012es_ES
dc.date.issued2013-04-08es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/4474
dc.description.abstractLa teoría de la credibilidad provee un conjunto de métodos que permiten a una compañía de seguros ajustar las primas futuras, sobre la base de la experiencia pasada individual e información de toda la cartera. En este trabajo presentaremos los principales modelos de credibilidad utilizados en la práctica, como lo son los modelos de Bühlmann (1967), Bühlmann-Straub (1970), Jewell (1975) y Hachemeister (1975), todos ellos analizados en sus propiedades desde un punto de vista geométrico a través de la teoría de espacios de Hilbert y en su estimación mediante el uso de los modelos lineales mixtos. Mediante un estudio de simulación se mostrará la ventaja de utilizar este último enfoque de estimación.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-nd/2.5/pe/*
dc.subjectEstadística bayesianaes_ES
dc.subjectEspacios de Hilbertes_ES
dc.subjectModelos lineales (Estadística)es_ES
dc.subjectModelos matemáticoses_ES
dc.titleUn enfoque de credibilidad bajo espacios de Hilbert y su estimación mediante modelos lineales mixtoses_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 Posgradoes_ES
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_ES
dc.type.otherTesis de maestría
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
renati.advisor.dni07958730
renati.discipline542037es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES


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