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  1. Modelos paramétricos y semiparamétricos de regresión basados en cópulas para el análisis de riesgos competitivos

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    描述: En este trabajo se propone modelar la función de distribución conjunta del tiempo de supervivencia 𝑇 y del tipo de evento 𝐷 para el análisis de riesgos competitivos a través de modelos basados en cópulas Gaussianas. Efectos de covariables se incorporan al caracterizar las distribuciones marginales usando modelos paramétricos y...
    学科: Estadística, Statistics, Cópula Gaussiana, Modelo semiparamétrico, and Modelo paramétrico
    创造者: Vásquez, Alejandro Román
    贡献者: Ruiz-Velasco Acosta, Silvia, Castillo Morales, Alberto, Escarela Pérez, Gabriel, Núñez Antonio, Gabriel, and Reyes Cervantes, Hortensia Josefina
    出版者: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias Matematicas
    语言: spa
    Año de publicación: 2020
    权: Acceso Abierto
    执照: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
    识别码: https://doi.org/10.24275/uami.jq085k08p

  2. Modelado de distribuciones conjuntas para modelos lineales generalizados con datos faltantes

    H989r322n?file=thumbnail
    描述: La falta de datos en las variables explicativas de los modelos lineales generalizados es un problema común que se ha estudiado por muchos años y se han propuesto diversos métodos para enfrentarlo. Entre estos métodos, un procedimiento basado en modelos como lo es máxima verosimilitud representa una metodología de estimación...
    学科: Regression analysis, Modelos lineales (Estadística), Linear models (Statistics), Teoría de la estimación, Análisis de regresión, and Estimation theory
    创造者: Pérez Ruiz, Luis Carlos
    贡献者: Rodríguez Hernández-Vela, Carlos Erwin, Ruiz-Velasco Acosta, Silvia, Escarela Pérez, Gabriel, and Castillo Morales, Alberto
    出版者: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias Matematicas
    语言: spa
    Año de publicación: 2018
    权: Acceso Abierto
    执照: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    识别码: https://doi.org/10.24275/uami.9880vq990