Los modelos de larga duración son una extensión de los modelos de supervivencia tradicional
y nos permiten modelar una proporción de la población que no llegan a experimentar
un evento de interés, incluso después de un largo periodo de seguimiento. En este trabajo
se presenta y deduce la distribución de larga duración Weibull-Geométrica y su proceso de estimación e inferencia. Se desarrolló un estudio de simulación con el un de evaluar el desempeño de las estimaciones y determinar si se recuperan los parámetros. Asimismo el modelo fue aplicado a una muestra de clientes que adquirieron y activaron una tarjeta de crédito
entre enero a diciembre del año 2015 y donde el principal objetivo del análisis era entender el
comportamiento del tiempo hasta la cancelación de la tarjeta de crédito del cliente. Comparamos
al modelo de larga duración Weibull-Geométrica con otros modelos de larga duración,
Exponencial-Geométrica y Weibull. Los resultados indican que nuestro modelo muestra un
mejor ajuste en los datos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/13781 |
| Date | 20 March 2019 |
| Creators | Torres Salinas, Karina Hesi |
| Contributors | Sal y Rosas Celi, Víctor Giancarlo |
| 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 | Atribución 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ |
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