Modelo semiparamétrico Birnbaum-Saunders reparametrizado con parámetro de precisión variando
Fecha
2021-12-28
Autores
Zenteno Zenteno, Marcela
Profesor Guía
Ibacache-Pulgar, Germán
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Tesis
ORCID Autor
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Editor
Universidad de Valparaíso
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Facultad
Facultad de Ciencias
Departamento o Escuela
Instituto de Estadistica
Determinador
Recolector
Especie
Nota general
Resumen
Los modelos semiparamétricos tienden a ser más flexibles, dado que permiten una estructura de regresión compuesta entre una componente paramétrica y otra no paramétrica. En este trabajo, se estudia e implementa el modelo semiparamétrico de Birnbaum-Saunders reparametrizado con parámetro de precisión variando. Se utiliza el algoritmo de Backfitting para obtener las estimaciones de máxima verosimilitud penalizada mediante el uso de splines cúbicos suavizados. Se procede a realizar el análisis residual del modelo y se desarrollan métodos de influencia local. Finalmente, se presenta una aplicación computacional mediante el software R-project del modelo propuesto a datos reales de contaminación, cuyo tema posee gran relevancia tanto a nivel nacional como mundial. De este modo, diversos profesionales tendrán a su disposición estas metodologías para ser utilizadas libremente.
Descripción
Lugar de Publicación
Auspiciador
Palabras clave
PARAMETROS ESTADISTICOS, INFERENCIA ESTADISTICA, VARIABLES (ESTADISTICA)