Una metodología híbrida para el modelo de riesgo proporcional de Cox



Título del documento: Una metodología híbrida para el modelo de riesgo proporcional de Cox
Revista: Economía (Mérida)
Base de datos: CLASE
Número de sistema: 000331867
ISSN: 1315-2467
Autores: 1
Instituciones: 1Universidad de Los Andes, Instituto de Estadística Aplicada y Computación, Mérida. Venezuela
Año:
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
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