Consulta: subjectFacets:"Inferencia bayesiana"
Registros recuperados: 3
Data/hora: 13/06/2024 01:33:44

Análisis bayesiano de modelos lineales - bilineales.
Provedor de dados: 32
Autores: Hernández Jarquín, Juan Diego.
El análisis de tablas de doble entrada es una herramienta estadística que se presenta en diversos campos de investigación; por ejemplo, en fitomejoramiento uno de los principales objetivos es evaluar la adaptabilidad y estabilidad genotípica en la selección de los padres para el siguiente ciclo de mejoramiento.  Generalmente, este proceso se ve afectado por la presencia de la interacción Genotipo x Ambiente (GE). Bajo el enfoque clásico, para el estudio de la interacción se consideran modelos parsimoniosos como el AMMI ó el SREG y se obtienen estimaciones puntuales mediante Mínimos  Cuadrados Ordinarios (MCO) por lo que no es trivial la construcción de intervalos de confianza y el diseño de pruebas de hipótesis. En este trabajo se propone una modelación...
Palavras-chave: Distribución von Mises-Fisher; Inferencia bayesiana; Fitomejoramiento; Tablas de doble entrada con interacción; Términos bilineales de interacción; Bayesian inference; Bilinear interaction terms; Plant breeding; Two-way tables with interaction; Von mises fisher distribution; Estadística; Doctorado.
Ano: 2012
URL: http://hdl.handle.net/10521/676

Series de tiempo con múltiples puntos de cambio y observaciones censuradas
Provedor de dados: 32
Autores: Castro Montoya, René.
Debido a factores externos a las variables de inter´es, una serie de tiempo puede presentar  cambios en la estructura del modelo o en algunos par´ametros, y debido a l´ımitaciones en los  instrumentos de medici´on puede presentar tambi´en censura en las observaciones. Por ejem-  plo, cuando se monitorean contaminantes del aire, como pueden ser hidrocarburos arom´aticos  (PAHs), mon´oxido de carbono (CO), di´oxido de sulfuro (S O2 ), etc., las series de tiempo ob-  servadas pueden tener mediciones censuradas y cambios en la estructura del modelo. En  esta tesis se propone un modelo bayesiano para series de tiempo con un n´  umero desconocido  de puntos de cambio y con algunas observaciones censuradas, donde cada segmento es un  proceso autoregresivo de...
Tipo: Tesis
Palavras-chave: Imputación múltiple; Inferencia bayesiana; Algoritmo de Metrópolis; Algoritmo de cadenas de Markov Monte Carlo con saltos reversibles; Doctorado; Estadística; Multiple imputation; Bayesian inference; Metropolis algorithm; Reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm.
Ano: 2009
URL: http://hdl.handle.net/10521/1396

Series de tiempo con múltiples puntos de cambio y  observaciones censuradas
Provedor de dados: 32
Autores: Castro Montoya, René.
Debido a factores externos a las variables de inter´es, una serie de tiempo puede presentar  cambios en la estructura del modelo o en algunos par´ametros, y debido a l´ımitaciones en los  instrumentos de medici´on puede presentar tambi´en censura en las observaciones. Por ejem-  plo, cuando se monitorean contaminantes del aire, como pueden ser hidrocarburos arom´aticos  (PAHs), mon´oxido de carbono (CO), di´oxido de sulfuro (S O2 ), etc., las series de tiempo ob-  servadas pueden tener mediciones censuradas y cambios en la estructura del modelo. En  esta tesis se propone un modelo bayesiano para series de tiempo con un n´  umero desconocido  de puntos de cambio y con algunas observaciones censuradas, donde cada segmento es un  proceso autoregresivo de...
Tipo: Tesis
Palavras-chave: Imputación múltiple; Inferencia bayesiana; Algoritmo de Metrópolis; Algoritmo de cadenas de Markov Monte Carlo con saltos reversibles Multiple imputation; Bayesian inference; Metropolis algorithm; Reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm.
Ano: 2012
URL: http://hdl.handle.net/10521/1067