Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10495/24534
Título : Modelado de cuantiles mediante el modelo de regresión lineal log-skew-normal
Autor : Giraldo Melo, Anlly Daniela
metadata.dc.contributor.advisor: Morán Vásquez, Raúl Alejandro
metadata.dc.subject.*: Regression analysis
Probabilities
Mathematical statistics - Data processing
Análisis de regresión
Probabilidades
Modelos lineales (Estadística) - Procesamiento de datos
Linear models (Statistics) - Data processing
Estadística matemática - Procesamiento de datos
Distribución normal sesgada
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85112392
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85107090
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85082137
Fecha de publicación : 2021
Resumen : RESUMEN: En este trabajo derivamos algunas propiedades de la distribución log-skew-normal que permiten la interpretación de algunos de sus parámetros con cuantiles de la variable respuesta extendiendo algunas técnicas propuestas por Morán-Vásquez et al. en el ámbito univariado. Además, proponemos y estudiamos el modelo de regresión lineal log-skew-normal, el cual permite estudiar la manera en que los cuantiles de la variable respuesta son afectados por un conjunto de variables explicativas, teniendo en cuenta la posible asimetría de la respuesta. Este modelo es una alternativa al modelo de regresión cuantílica univariada. La utilidad del modelo propuesto para modelar cuantiles para datos positivos, posiblemente asimétricos, se ilustra mediante un análisis a datos reales sobre nacidos vivos en el Hospital Manuel Uribe Ángel del municipio de Envigado, Antioquia, Colombia.
Aparece en las colecciones: Matemáticas

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
GiraldoAnlly_2021_ModeladoRegresionLineal.pdfTrabajo de grado de pregrado616.9 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons