La distribución normal, si bien útil para explicar la distribución de muchos conjuntos
de datos, a veces es inadecuada para ello. En este sentido, en muchos casos es conveniente
trabajar con transformaciones de la distribución normal por ejemplo log-normal, Birnbaum-
Saunders (BS) y Senh-Normal (SN). En esta tesis se presenta un modelo de regresión no lineal
basado en una mixtura finita de distribuciones Senh-Normal/Independiente (SNI) en el error
considerando dos casos específicos de esta distribución, SN y Senh-t-Student (SSt), respectivamente.
En el contexto de regresión se plantea una metodología de estimación mediante la
aplicación del algoritmo EM y también para el cálculo de los errores estándar.
Se realizaron estudios de simulación para evaluar las propiedades de las estimaciones. Los
resultados muestran que el modelo estima de manera satisfactoria los parámetros, más aún,
evaluando el sesgo y el RSME de las estimaciones se observa que el modelo cumple con las
propiedades asintóticas de los estimadores de máxima verosimilitud. Asimismo, se realizaron
estudios de aplicación tanto para el modelo SN como SSt.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/20416 |
| Date | 22 September 2021 |
| Creators | Ocampo Corrales, Carlos Iván |
| Contributors | Benites Sánchez, Luis Enrique |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, Atribución 2.5 Perú, http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ |
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