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dc.contributor.advisorBravo Quiroz, Antonio
dc.contributor.authorMontes Quintana, Grabiela Yolanda
dc.date.accessioned2021-05-05T20:41:14Z
dc.date.available2021-05-05T20:41:14Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationMontes, G. (2019). Regresión no paramétrica mediante procesos de simulación. [Tesis de maestría, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Unidad de Posgrado]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/16488
dc.description.abstractRealiza una revisión preliminar de los modelos de regresión, presentando los modelos de regresión lineal simple y múltiple, conocidos como paramétricos. Luego se estudian los modelos de regresión no paramétricos, describiendo los más importantes. Finalmente se realiza un estudio de simulación para comparar dos modelos de regresión no paramétricos, Loess y suavización por Splines. Se utilizan diferentes funciones de regresión, como son funciones sin oscilaciones, con pocas oscilaciones y con muchas oscilaciones, también se utilizan diferentes distribuciones para el término de error del modelo de regresión, estos son simétricas, asimétricas hacia la izquierda y asimétricas hacia la derecha. Del estudio se obtiene como resultado un buen comportamiento del modelo de regresión no paramétrico por Splines, para los casos de modelos sin oscilaciones o con muchas oscilaciones. Concluye que en el caso de modelos con pocas oscilaciones ambos métodos son igualmente eficientes.
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSM
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.subjectAnálisis de regresión - Modelos matemáticos
dc.subjectAnálisis de regresión
dc.subjectTeoría Spline
dc.subjectMétodos de simulación
dc.titleRegresión no paramétrica mediante procesos de simulación
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
thesis.degree.nameMagíster en Estadística
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Unidad de Posgrado
thesis.degree.disciplineEstadística
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
dc.publisher.countryPE
renati.advisor.dni10130035
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9051-2808
renati.author.dni08389428
renati.discipline542037
renati.jurorCárdenas Garro, José Antonio
renati.jurorMolina Quiñones, Helfer Joel
renati.jurorJaimes Velásquez, Carlos Alberto
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
sisbib.juror.dni47199993
sisbib.juror.dni40014631
sisbib.juror.dni42762905


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