Bayes Rodriguez, Cristian LuisAliaga Flores, Luis Carlos2023-01-102023-01-1020222023-01-10http://hdl.handle.net/20.500.12404/23960El 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.spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/Estadísticas robustasEstadística aplicadaAnálisis de regresióninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03