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

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    Resumen: 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...
    Tema: Métodos de simulación, Mathematical statistics, Mathematical models, Simulation methods, Estadística matemática, Bayesian statistical decision theory, Modelos matemáticos, and Teoría bayesiana de decisiones estadística
    Creador: Ramos Gordillo, Mariana Paola
    Colaborador: Núñez Antonio, Gabriel
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias Matematicas Aplicadas e Industriales
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2020
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.sf268537s

  2. Análisis bayesiano de modelos lineales para datos direccionales considerando la distribución normal bajo proyección

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    Resumen: Aún más, cuando el objetivo es modelar datos con una estructura de dependencia, relativamente poco trabajo se ha realizado y, los modelos más comúnmente empleados en este caso son los modelos tipo von Mises y los modelos wrapped. Sin embargo, el análisis y la aplicabilidad de este tipo de modelos...
    Tema: Linear models (Statistics), Circular data, Modelos lineales, and Datos circulares
    Creador: Núñez Antonio, Gabriel
    Colaborador: Castillo Morales, Alberto, Mendoza Ramírez, Manuel, Pérez Salvador, Blanca Rosa, Escarela Pérez, Gabriel, Gutiérrez Peña, Eduardo, and Bowater, Russell James
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias Matematicas
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2010
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.2b88qc25f