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PROCESOS ESTOCASTICOS

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13 tesis en 1 páginas: 1
  • ESTUDIO DE LA FIABILIDAD DE SISTEMAS CON REPARACIONES POSPUESTAS

    Autor: LÓPEZ SANJUÁN EVA TERESA.
    Año: 2004.
    Universidad: EXTREMADURA [Más tesis de esta universidad] [www.unex.es].
    Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS.
    Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#114864
    Resumen: La presente tesis doctoral se encuadra dentro del marco de la teoría de la fiabilidad y de la teoría de procesos estocásticos. En este trabajo se presenta un nuevo proceso estocástico, denominado proceso potencial, que permite modelar tiempos de operatividad y/o de reparación en un sistema en deterioro. Para este proceso estocástico se estudian sus principales propiedades, sobre todo las que se refieren a convergencia, órdenes estocásticos y clases de envejecimiento. La segunda parte de esta tesis se dedica al estudio de una nueva política de mantenimiento de sistemas reparables que está basada en el concepto de reparación propuesta. La idea principal de esta política es que la reparación de los fallos que sufre el sistema se pospone hasta un momento en que la reparación sea menos costosa. Esta política de mantenimiento se desarrolla bajo dos modelos. Para ambos modelos, se analiza el beneficio esperado por período laborable con el fin de determinar cuál es la política de reparación óptima. Asimismo, se ilustran los resultados teóricos con ejemplos numéricos.
  • DIFUSIONES ESTOCÁSTICAS NO HOMOGÉNEAS LOGNORMALES Y GOMPERTZ. PROCESO DE RAYLEIGH. APLICACIONES

    Autor: GUTIÉRREZ SÁNCHEZ RAMÓN.
    Año: 2004.
    Universidad: GRANADA [Más tesis de esta universidad] [www.ugr.es].
    Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS.
    Centro de realización: UNIVERSIDAD DE GRANADA.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#115800
    Resumen: Las aportaciones más significativas de esta Tesis son las siguientes: 1,- Se establecen de manera definitiva, la teoría probabilística y la inferencia sobre sus parámetros, de un Modelo de Difusión Lognormal, multivariante, no homogéneo con factores exógenos propios para cada variable endógena (Capítulo 2), mostrándose sus posibilidades para la modelización estocástica de fenómenos reales bidimensionales (PIB, precio dela vivienda nueva en España, Capítulo 5). 2,- Se estudia, probabilística y estadísticamente, varios modelos de Difusiones unviariantes, no homogéneos, con factores exógenos funcionales, adecuados para casos de especial interés en la Teoría de Tiempos de Primer Paso (Capítulo 4). 3,- Se consideran varios Modelos tipo Gomertz, homogéneos y no homogéneos, con factores exógenos funcionales generales y factores observados en tiempos discretos. Se establece la inferencia estadística por muestreo continuo con factores observados discretamente, y se muestran ejemplos de su utilización para modelizar las tendencias de evolución del parque de vehículos en España, según carburante (Capítulo 6). 4,- Se completa el estudio probabilístico de la Difusión de Rayleigh, univariante y homogénea, y se establece la inferencia estadística básica sobre sus parámetros mediante muestreo continuo. Se aplica a casos reales de interés, analizándose las evoluciones de la esperanza de vida al nacer y la mortalidad infantil, entre otras, en Andalucía y España.
  • DIFUSIONES LOGNORMALES TRIPARAMÉTROS MULTIVARIANTES CON FACTORES EXÓGENOS

    Autor: RAMOS ÁBALOS EVA M..
    Año: 2004.
    Universidad: GRANADA [Más tesis de esta universidad] [www.ugr.es].
    Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS.
    Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#115906
    Resumen: A partir del estudio de distribuciones lognormales triparamétricas, se considera el estudio original de procesos de difusión lognormales triparamétricos multidimensionales. En una primera etapa se estudia el caso sin factores exógenos y después se extiende al caso de factores exógenos que afectan a todas las variables endógenas. Se comienza centrando nuestro estudio en el proceso lognormal unidimensional con tres parámetros, presentando dicho proceso desde el punto de vista de la solución de las ecuaciones de Kolmogorov. Se define el modelo, se determinan los momentos del proceso y se aborda la estimación de los parámetros. A partir de aquí, se plantean dos métodos para la simulación de la trayectoria del proceso y se plante a una reparametrización del proceso (Capítulo 1). A continuación nos centramos en el estudio del proceso lognormal bidimensional con tres parámetros con que factores exógenos que afecten a su tendencia. El motivo que nos lleva a la introducción de los factores exógenos, es que se describe la tendencia continua de ciertos fenómenos dinámicos, apoyándose en su observación discreta. De esta forma, se puede introducir una explicación del comportamiento de un vector de variables en función de otro conjunto de variables independientes que afectan a aquellas, y cuya evolución en el tiempo sea conocida. Al igual que en el primer capítulo, se presenta dicho proceso desde el punto de vista de la solución de las ecuaciones de Kolmogorov. Se determinarán los momentos del proceso, se aborda la estimación de los parámetros ya demás se calcula la matriz de información de Fisher (Capítulo 2). Seguidamente se introduce el proceso lognormal bidimensional con tres parámetros y un factor exógeno, de manera que cada componente de dicho vector exógeno afecte a la correspondiente variable endógena de la tendencia intestinal del proceso, usando la ecuación adelantada y atrasada de Kolmogorov. El modelo se desarrolla a partir del modelo básico con factores exógenos múltiples que afectan todas las variables endógenas. Es obvio que el modelo propuesto aquí no puede desarrollares como caso particular del citado, anulando los coeficientes respectivos en cada componente, por lo que es preciso un minucioso desarrollo. Para ello, se establecen las ecuaciones de Kolmogorov y la correspondiente densidad de transición bidimensional. Se determinar los momentos, se propone la estimación máximo verosímil de los parámetros en base a un esquema de muestreo discreto (Capítulo 3). Además se desarrolla una extensión al caso multidimensional del segundo capítulo, es decir, se define el proceso logarítmico normal multidimensional con tres parámetros con factores exógenos en la tendencia del proceso, usando la ecuación adelantada y atrasada de Kolmogorov. Se determina la matriz de información de Fisher y también se presentan algunos contraste basados en la razón de versoimilitudes (Capítulo 4). Por último se realiza una aplicación a datos reales. En primer lugar, se utiliza la metodología del proceso de difusión lognormal unidimensional triparamétrico expuesto en el primer capítulo, para el estudio de la evolución de un indicador demográfico básico como es la nupcialidad, concretamente la variable "Edad media al primer matrimonio", en España y Comunidad Autónoma de Andalucía. En segundo lugar, se plante el método e optimización "Simulated Annealing". Se describe este método y se aplica a continuación a distintos conjuntos de datos. La aplicación se realiza primero sobre los conjuntos de datos simulados, para comprobar que el método es efectivo, y a continuación a los cuatro grupos de datos reales que se han utilizado en este mismo capítulo. Se muestra los resultados junto con los obtenidos por el método de máxima verosimilitud permitiendo hacer una comparación de ambos (Capítulo 5)
  • APORTACIONES AL ESTUDIO DEL PROCESO DE DIFUSIÓN LOGNORMAL: BANDAS DE CONFIANZA APROXIMADAS Y GENERALIZADAS. ESTUDIO DEL CASO POLINÓMICO

    Autor: RICO CASTRO NURIA.
    Año: 2004.
    Universidad: GRANADA [Más tesis de esta universidad] [www.ugr.es].
    Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS.
    Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#117064
    Resumen: En esta memoria, estructurada en tres capítulos, se responde fundamentalmente a dos cuestiones sobre el proceso de difusión lognormal: la construcción de bandas de confianza y el estudio del caso en que el factor exógeno es de tipo polinómico. En el primer capítulo se describen los resultados acerca del proceso de difusión lognormal y se aportan tres métodos distintos para la obtención de este proceso. En el segundo capítulo de la memoria se aborda el problema de construcción de bandas de confianza para las funciones media y moda del proceso de difusión lognormal de forma aproximada y generalizada, se estudian distintos métodos de construcción de dichas bandas y se comparan mediante simulación en términos de errores de cobertura, amplitud media, etc. En tercer lugar se realiza un estudio del proceso de difusión lognormal con factores exógenos de tipo polinómico, caso que es de especial interés cuando no se dispone de información muestral sobre variables externas que puedan
  • MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN LA DETECCIÓN DE FOCOS DE RIESGO EN BROTES EPIDÉMICOS

    Autor: Martínez Beneito Miguel Ángel.
    Año: 2005.
    Universidad: VALENCIA [Más tesis de esta universidad] [www.uv.es].
    Centro de lectura: Facultad de Matemáticas.
    Centro de realización: Facultad de ciencias matemáticas.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#111675
    Resumen: La determinación geográfica de agregaciones en la incidencia de cierta enfermedad es un problema de gran tradición en epidemiología y en el que la estadística espacial ha dedicado grandes esfuerzos. Dicha situación se complica cuando el número de agregaciones existentes es desconocida y previsiblemente mayor que 1 y la localización de los focos de riesgo es desconocida. El presente trabajo aborda la detección estadística de focos de riesgo en brotes epidémicos. Dicha detección se basa en el estudio de la localización de las direcciones de los casos que han intervenido en los brotes. El modelo propuesto se basa en el estudio de dichas direcciones mediante técnicas de procesos puntuales, en concreto los modelos de Cox log-Gaussianos, y los procesos de mixturas con un número indeterminado de componentes. La inferencia sobre este modelo se realiza dentro del marco bayesiano, recurriendo a simulación MCMC. En la presente tesis, además de proponerse un modelo para la determinación del número de focos, se comparan sus resultados frente a la aplicación de modelos de mixturas con un número indeterminado de componentes para la detección de focos en brotes epidémicos. Además, una vez valorados los beneficios de la modelización propuesta, se aplicará a la detección de los focos de riesgo que han podido intervenir en los brotes de legionellosis que se han sucedido en la ciudad alicantina de Alcoi desde septiembre de 1999 a noviembre de 2003.
  • EVOLUTION AND DYNAMICS IN INFORMATION NETWORKS

    Autor: VALVERDE CASTILLO SERGI.
    Año: 2005.
    Universidad: POLITÉCNICA DE CATALUÑA [Más tesis de esta universidad] [www.upc.edu].
    Centro de lectura: AULA MASTER, EDIFICI A-3-CAMPUS NORD.
    Centro de realización: EDIFICI B5 DESPATX B5-011 NORD.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#113954
    Resumen: En aquesta tesi explorem quines son les característiques generals (dinàmiques i topológiques) a les xarxes complexes on la informació i/o els processos de transport jugen un paper fonamental. Hem analitzat les propietats emergents d'aquestes xarxes, com l'existència de fluctuacions auto-similars a la vora de punts crítics o l'aparició d'estructures heterogenies (âscale-freeâ) en xarxes de software. El nostre estudi suggereix l'existència de lleis molt bàsiques responsables de l'evolució de la complexitat estructural i dinàmica.
  • APORTACIONES AL ESTUDIO DE MODELOS ESTOCÁSTICOS ASOCIADOS A CURVAS DE CRECIMIENTO: UN NUEVO PROCESO DE DIFUSIÓN TIPO GOMPERTZ

    Autor: ROMERO MOLINA DESIRÉE.
    Año: 2005.
    Universidad: GRANADA [Más tesis de esta universidad] [www.ugr.es].
    Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS.
    Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#114510
    Resumen: En esta tesis doctoral se propone y estudia un nuevo proceso de difusión asociado a una expresión particular de la curva de crecimiento tipo Gompertz que hace que la cota superior de dicha curva dependa del valor en el instante inicial. Se ha realizado, en primer lugar, un resumen histórico de los principales modelos de crecimiento, centrándonos en algunos de los procesos estocásticos que existen asociados a las principales curvas de crecimiento (Capítulo 1). A continuación se ha trabajado la obtención del nuevo proceso que proponemos así como el estudio de sus principales características (Capítulo 2)., para pasar a plantear la estimación del modelo proponiendo distintos métodos alternativos para la obtención de los estimadores debido a las dificultades que se plantean. También se incluye un estudio del problema de tiempo de primer paso paso a través de barreras y un estudio del problema del tiempo en que se produce la inflexión en el modelo (Capítulo 3). Finalmente, se aplican los resultados obtenidos a lo largo de la memoria a datos reales. En particular se ajusta un modelo del tipo propuesto a unos datos presentados previamente para motivar la introducción del nuevo proceso mostrando así la utilidad de éste. También se propone una estrategia que permite encontrar agrupaciones con patrones de comportamiento similares (Capítulo 4).
  • MODELIZACIÓN MATEMÁTICA DE LOS FACTORES DE RIESGO EN EL CARCINOMA VESICAL SUPERFICIAL. NOMOGRAMAS DE PREDICCIÓN DE RECAÍDA PARA EL SEGUIMIENTO INDIVIDUALIZADO DE LOS PACIENTES

    Autor: SANTAMARÍA NAVARRO CRISTINA.
    Año: 2005.
    Universidad: POLITÉCNICA DE VALENCIA [Más tesis de esta universidad] [www.upv.es].
    Centro de lectura: Dep. Matematica Aplicada.
    Centro de realización: Universidad Politécnica de Valencia.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#114538
    Resumen: En el presente trabajo se detalla el proceso de construcción de un modelo matemático para predecir la recurrencia, tras la extirpación del tumor, del carcinoma vesical superficial (estadios Ta, T1), utilizando los factores clínicos estándar y claramente establecidos en la literatura médica. La metodología empleada se desarrolla en el contexto de los procesos de conteo y teoría de martingalas. Se comienza con un análisis no paramétrico de la base de datos, que proporciona un primer acercamiento a los factores pronóstico del riesgo de recurrencia. Después se cuantifica la relación conjunta entre estos factores y la experiencia de supervivencia (de no recaída) de un paciente mediante el modelo de riesgos proporcionales de Cox, y se obtiene un modelo que permite predecir el riesgo de primera recidiva a lo largo del tiempo. Este resultado se complementa con el enfoque de censura por intervalos, utilizando un modelo debido a Farrington. Mediante extensiones del modelo de Cox se incorpora la información de las recidivas múltiples, llegando a un modelo híbrido Prentice-Williams-Peterson/Andersen-Gill como el más adecuado a nuestros datos. A partir de la modelización construimos nomogramas, que proporcionan una herramienta gráfica y sencilla a médico y paciente para decidir el protocolo de seguimiento y tratamiento más adecuados a la situación de su enfermedad.
  • ELECCION DE DISTRIBUCIONES A PRIORI OBJETIVAS E IMPLEMENTACIÓN DE MÉTODOS BAYESIANOS PARA PROCESOS DE DIFUSION

    Autor: SALMERON MARTINEZ DIEGO.
    Año: 2006.
    Universidad: MURCIA [Más tesis de esta universidad] [www.um.es].
    Centro de lectura: FACULTAD DE MATEMATICAS.
    Centro de realización: FACULTAD DE MATEMATICAS.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#115529
    Resumen: El problema de la elección de la distribución a priori, tanto para problemas de estimación como problemas de selección de modelos o contraste de hipótesis, es uno de los principales problemas con que uno se enfrenta cuando decide hacer análisis bayesiano objetivo. Por otro lado, cada vez más, los modelos paramétricos en estadística presentan una mayor complejidad, hasta el punto de no poder ser evaluada la función de verosimilitud asociada a un determinado conjunto de datos. Este es el caso de los modelos de difusión, cuyas aplicaciones a campos tan dispares como las finanzas, la ingeniería, hacen su estudio tan necesario. El autor de la tesis aborda los dos problemas anteriores obteniendo resultados teóricos, proponiendo nuevas metodologías y numerosos ejemplos. De un lado, en el capítulo 2, se pone en evidencia las posibles deficiencias que una inferencia clásica basada en el estimador de máxima verosimilitud puede tener y las ventajas de un tratamiento bayesiano con distribuciones a priori por defecto u objetivas, en problemas con restricciones sobre los parámetros; en concreto, en un modelo que explica la proporción de materia degradada en el tiempo. En el capítulo 3, se proponen las distribuciones a priori integrales para la selección de modelos bayesiana, y los capítulos 4 y 5 están dedicados a la aplicación de los esquemas de Euler y los métodos de filtro de partículas y los datos faltantes en procesos de difusión. Las distribuciones a priori integrales se proponen como solución al problema de indeterminación del factor Bayes. Esta indeterminación aparece cuando se usan distribuciones a priori por defecto o no informativas (impropias), ya que éstas están definidas salvo una constante de proporcionalidad, lo que significa que el factor Bayes está indefinido. Las distribuciones a priori integrales no presentan dicho problemas, tienen propiedades muy interesantes, tando desde el punto de vista teórico como práctico y guardan una estrecha relación con la teoría de cadenas de Markov. Los esquemas de Euler para procesos de difusión son muy utilizados para aproximar la distribución a posteriori. En la tesis se demuestra, por primera vez, que las aproximaciones son convergentes y se obtiene la velocidad de convergencia. En este tipo de procesos estocásticos (procesos de difusión), los métodos de Monte Carlo y cadenas de Markov, aunque muy utilizados para hacer inferencia bayesiana, presentan el inconveniente de tener una velocidad de convergencia muy lenta ya que las cadenas de Markov que aparecen tienden a no ser irreducibles. Los métodos de filtro de partículas y los datos faltantes se proponen como alternativa a los métodos de Monte Carlo y cadenas de Markov para la inferencia en procesos estocásticos relacionados con los procesos de difusión.
  • MULTILINGUAL AND CROSSLINGUAL ACOUSTIC MODELLING FOR AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION

    Autor: DIEHL FRANK.
    Año: 2006.
    Universidad: POLITÉCNICA DE CATALUÑA [Más tesis de esta universidad] [www.upc.edu].
    Centro de lectura: AULA MASTER- EDIFICI A3- CAMPUS NORD.
    Centro de realización: D4 205 Nord.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#120058
  • CONTRIBUCIONS A LA GENERALITZACIÓ DE L'ANÁLISI DE COMPONENTS PRINCIPALS I DE CORRESPONDÈNCIES

    Autor: CUADRAS PALLEJÀ DANIEL.
    Año: 2006.
    Universidad: BARCELONA [Más tesis de esta universidad] [www.ub.es].
    Centro de lectura: FACULTAD DE BIOLOGÍA.
    Centro de realización: FACULTAD DE BIOLOGÍA.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#120708
    Resumen: Esta memoria trata de la generalización de técnicas clásicas del Análisis Multivariante discreto, especialmente el Análisis de Componentes Principales y el Análisis de Correspondencias. Se divida en dos partes, además de un apéndice que contiene un resumen en inglés. En la primera parte, se generaliza el concepto de las Componentes Principales de una matriz de datos discreta, al caso de una variable aleatoria continua y un proceso estocástico centrado asociado a ella. Mediante resultados de Análisis Matemático referentes a la descomposición espectral de un núcleo simétrico, aplicado al núcleo de covarianza del proceso, se obtiene un conjunto de variables compuestas normalizadas, llamadas Direcciones Principales, de propiedades análogas a las Componentes Principales del caso discreto. Se estudian también resultados adicionales sobre este tema, como teoremas de expansión de núcleo de covarianza, métodos para obtener las Direcciones Principales mediante la resolución de una ecuación diferencial, fórmulas para la expresión de la covarianza entre funciones de variables aleatorias, y algunas desigualdades y series sobre las Direcciones Principales y su covarianza. En la segunda parte, se estudian las relaciones entre el Análisis de correspondencias, y su alternativa basada en la distancia de Hellinger, como métodos para estudiar las relaciones entre dos variables categóricas tabuladas en una matriz de correspondencias. El análisis del proceso que lleva de una técnica a otra nos permite proponer una nueva alternativa, el Análisis de Correspondencias Paramétrico, el cual incluye las dos técnicas anteriores como casos particulares para los valores extremos de este parámetro. Estudiamos la relación de esta nueva técnica con una distancia, una medida de comparación con el Análisis de Correspondencias, el concepto de variabilidad geométrica y tests de independencia, y dos métodos para establecer el valor óptimo de parámetro según nuestros objetivos. También proponemos una generalización de esta técnica discreta al caso de un vector bivariante absolutamente continuo, tanto desde el punto de vista clásico como con el nuevo enfoque paramétrico que hemos propuesto. La conclusión principal de esta memoria es que es posible generalizar técnicas del Análisis Multivariante discreto al caso continuo, mediante la utilización del análogo continuo a todos los procesos discretos necesarios.
  • PROPOSTA METODOLÒGICA PER A L'ANALISI DE LA SOSTENIBILITAT, UTILITZANT INDICADORS I INDEXS, IMPLEMENTATS I ANALITZATS AMB UNA EINA DE SUPORT AL RAONAMENT. CAS D'ESTUDI: MUNICIPI DE TERRASSA.

    Autor: SUREDA CARBONELL BARBARA.
    Año: 2006.
    Universidad: POLITÉCNICA DE CATALUÑA [Más tesis de esta universidad] [www.upc.edu].
    Centro de lectura: Sala de Conferències de l'EUETIT.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#120941
  • VISUAL NAVIGATION IN UNKNOWN ENVIRONMENTS.

    Autor: VIDAL CALLEJA TERESA ALEJANDRA.
    Año: 2006.
    Universidad: POLITÉCNICA DE CATALUÑA [Más tesis de esta universidad] [www.upc.edu].
    Centro de lectura: Sala d'Actes Facu. de Matemà.i Estad..
    Centro de realización: EDIFICI U DESPATX 518 Campus SUD.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/PROBABILIDAD/PROCESOS_ESTOCASTICOS/1#120950
13 tesis en 1 páginas: 1
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