El presente trabajo de tesis presenta un modelo de regresión semiparamétrico con errores
t-Student, que permite estudiar el comportamiento de una variable dependiente dado un
conjunto de variables explicativas cuando los supuestos de linealidad y normalidad no se
cumplen. La estimación de los parámetros se realiza bajo el enfoque bayesiano a través del
algoritmo de Gibbs. En el estudio de simulación se observa que el modelo propuesto es más
robusto ante la presencia de valores atípicos que el usual modelo regresión semiparamétrico
normal. Asimismo se presenta una aplicación con datos reales para ilustrar esta característica
