Modelo semiparamétrico Birnbaum-Saunders reparametrizado con parámetro de precisión variando

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dc.contributor.advisorIbacache-Pulgar, Germán
dc.contributor.authorZenteno Zenteno, Marcela
dc.date.accessioned2022-04-08T14:06:31Z
dc.date.available2022-04-08T14:06:31Z
dc.date.issued2021-12-28
dc.description.abstractLos 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.en_ES
dc.facultadFacultad de Cienciasen_ES
dc.identifier.citationZenteno, M. (2021). Modelo semiparamétrico Birnbaum-Saunders reparametrizado con parámetro de precisión variando (tesis de pregrado). Universidad de Valparaíso, Chileen_ES
dc.identifier.urihttp://repositoriobibliotecas.uv.cl/handle/uvscl/3964
dc.language.isoesen_ES
dc.publisherUniversidad de Valparaísoen_ES
dc.subjectPARAMETROS ESTADISTICOSen_ES
dc.subjectINFERENCIA ESTADISTICAen_ES
dc.subjectVARIABLES (ESTADISTICA)en_ES
dc.titleModelo semiparamétrico Birnbaum-Saunders reparametrizado con parámetro de precisión variandoen_ES
dc.typeTesisen_ES
uv.catalogadorVC CIENen_ES
uv.departamentoInstituto de Estadisticaen_ES
uv.profesorinformanteMarchant Fuentes, Carolina (Profesora Co-Guía)

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