| Revista: | Economía (Mérida) |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000331867 |
| ISSN: | 1315-2467 |
| Autores: | Luzardo Briceño, Marianela1 |
| Instituciones: | 1Universidad de Los Andes, Instituto de Estadística Aplicada y Computación, Mérida. Venezuela |
| Año: | 2008 |
| Periodo: | Jul-Dic |
| Volumen: | 33 |
| Número: | 26 |
| Paginación: | 179-188 |
| País: | Venezuela |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Se propone una metodología que utiliza la sinergia entre la estadística y la inteligencia artificial para obtener estimaciones de los parámetros del modelo de riesgo proporcional de Cox usando la estructura de la neurona neo difusa propuesta por Yamakawa en 1994. La metodología consta de tres etapas divididas a su vez en fases para obtener las estimaciones en cuestión. Se usaron datos de tres complejos de la industria venezolana CVG-Venalum. La metodología propuesta da resultados con intervalos de confianza más precisos que los obtenidos por la metodología de Cox |
| Resumen en inglés | The paper proposes a methodology that uses the synergy between the statistics and the artificial intelligence to obtain estimations of the parameters of the proportional hazard Cox’s Model using the neo diffuse neuron structure proposed by Yamakawa in 1994. The methodology consists of three stages divided in turn in phases to obtain the estimations. There was used information of three complexes of the Venezuelan industry CVG-Venalum. The proposed methodology gives results with confidence intervals more precise that the obtained by the Cox’s methodology |
| Disciplinas: | Economía |
| Palabras clave: | Economía industrial, Venezuela, Econometría, Estimación de parametros, Modelo de Cox |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) |
