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dc.contributor.advisorQuiroz Cornejo, Zaida Jesús
dc.contributor.authorGarcía Céspedes, Carlos Jeffer
dc.date.accessioned2020-10-27T03:23:37Z
dc.date.available2020-10-27T03:23:37Z
dc.date.created2020-10-27T03:23:37Z
dc.date.issued2020-10-26
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/17378
dc.description.abstractEl 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.
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perú
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perú
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCP
dc.subjectPobreza--Aspectos socioeconómicos--Perú
dc.subjectInferencia estadística
dc.subjectMétodo de Monte Carlo
dc.titleRegresión espacial cuantílica para variables acotadas entre (0,1)
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
thesis.degree.nameMagíster 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.publisher.countryPE
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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