Modelo de regresión semiparamétrico robusto

• Main Author: Esquivel Segura, Henry John
• Other Authors: Bayes Rodríguez, Cristian Luis
• Format: Dissertation
• Language: Spanish
• Published: Pontificia Universidad Católica del Perú 2021
• Subjects: Análisis de regresión; Modelos lineales (Estadística); Estadística bayesiana; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
• Online Access: http://hdl.handle.net/20.500.12404/19051

El presente trabajo de tesis presenta un modelo de regresión semiparamétrico con errores t-Student, que permite estudiar el comportamiento de una variable dependiente dado un conjunto de variables explicativas cuando los supuestos de linealidad y normalidad no se cumplen. La estimación de los parámetros se realiza bajo el enfoque bayesiano a través del algoritmo de Gibbs. En el estudio de simulación se observa que el modelo propuesto es más robusto ante la presencia de valores atípicos que el usual modelo regresión semiparamétrico normal. Asimismo se presenta una aplicación con datos reales para ilustrar esta característica.