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  1. Modelación de datos composicionales vía mezclas de distribuciones normales multivariadas

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    描述: Desde siempre el ser humano se ha enfrentado a procesos que involucran Datos. En consecuencia, la modelación de fenómenos reales se ha convertido en una tarea muy importante. Hoy en día esta tarea es cada vez más compleja debido al gran volumen de información con el que se cuenta, esto...
    学科: Estadística matemática, Teoría bayesiana de decisiones estadística, Mathematical statistics, and Bayesian statistical decision theory
    创造者: Miranda Fournier, Arnoldo Daniel
    贡献者: Núñez Antonio, Gabriel
    出版者: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias Matematicas Aplicadas e Industriales
    语言: spa
    Año de publicación: 2020
    权: Acceso Abierto
    执照: Atribucion-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    识别码: https://doi.org/10.24275/uami.8g84mm48m

  2. Modelación de datos composicionales vía mezclas de distribuciones Gamma multivariadas

    Bc386j499?file=thumbnail
    描述: En este trabajo se revisa la naturaleza de las variables composicionales, es decir, variables multivariadas donde la suma de sus componentes debe cumplir con la restricción de ser una constante, además se puntualizan los retos para especificar modelos que describan adecuadamente sus comportamientos. Se propone un análisis Bayesiano basado en...
    学科: Métodos de simulación, Mathematical statistics, Mathematical models, Simulation methods, Estadística matemática, Bayesian statistical decision theory, Modelos matemáticos, and Teoría bayesiana de decisiones estadística
    创造者: Ramos Gordillo, Mariana Paola
    贡献者: Núñez Antonio, Gabriel
    出版者: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias Matematicas Aplicadas e Industriales
    语言: spa
    Año de publicación: 2020
    权: Acceso Abierto
    执照: Atribucion-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    识别码: https://doi.org/10.24275/uami.sf268537s