Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.14076/1323
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dc.contributor.advisorBazán Gonzáles, Rolando Alejandro-
dc.contributor.authorInfante Rojas, Magen Danielle-
dc.creatorInfante Rojas, Magen Danielle-
dc.date.accessioned2015-10-05T17:15:36Z-
dc.date.available2015-10-05T17:15:36Z-
dc.date.issued2004-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/1323-
dc.description.abstractEn el presente trabajo de tesis, se estudia un Modelo de Regresión Lineal cuya variable respuesta Y ó variable dependiente será de tipo conteo. Especificamente, observaciones provenientes de una distribución Poisson. Los parámetros desconocidos serán estimados bajo ciertas suposiciones. Se mostrará la utilidad de este modelo con una aplicación, utilizando observaciones de una encuesta sobre accidentes de tránsito en Lima Metropolitana. Este trabajo, se inicia en el capítulo 2 con la descripción de los conceptos básicos de Regresión Lineal General, la distribución de Poisson como aproximación de la Binomial y sus momentos. Ya en el capítulo 3, se define el Modelo de Regresión Lineal General para observaciones provenientes de una distribución Poisson. También se explican los conceptos de tres formas de estimación que pueden ser utilizados en la estimación de los parámetros del Modelo de Regresión para Datos Poisson. Con base en éstos métodos, se obtienen los estimadores de los parámetros del modelo utilizando métodos numéricos. Los métodos a desarrollarse son el de Máxima Verosimilitud, Mínimos Cuadrados y Chi Cuadrado Mínimo. Para obtener un pronóstico de número de accidentes de tránsito, se tomó un particular conjunto de observaciones muestrales obtenidas a través de una encuesta por entrevista a choferes de vehículos de transporte público urbano en Lima Metropolitana. Este tipo de pronóstico para datos de conteo, basados en otras observaciones, muestra la necesidad de diseñar un modelo adecuado como el expuesto anteriormente, y en consecuencia, mostrar la aplicación práctica del mismo. El objetivo del capítulo 4 es realizar un pronóstico sobre Número de Accidentes de Tránsito en Lima Metropolitana. Se definen claramente la población objetivo, las variables, el diseño muestra!, se toma la muestra y luego se hace un análisis de los resultados que permiten determinar un modelo adecuado utilizando algunas de las variables explicativas. El capítulo 5 presenta conclusiones y algunas recomendaciones tanto teóricas como las surgidas. de la experiencia obtenida en la elaboración del presente trabajo de tesis. Finalmente, el apéndice contiene todas las tablas y resultados del trabajo.es
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectModelo de regresión Lineales
dc.subjectDistribución Pois­sones
dc.subjectMáxima verosimilitudes
dc.subjectMínimos cuadradoses
dc.titlePronóstico de accidentes de tránsito: aplicación de regresión con datos Poissones
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
thesis.degree.nameIngeniero Estadísticoes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Socialeses
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería Estadísticaes
thesis.degree.programIngenieríaes
Aparece en las colecciones: Ingeniería Estadística

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