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Modelación de datos composicionales vía mezclas de distribuciones Gamma multivariadas
La description: 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... Assujettir: Métodos de simulación, Mathematical statistics, Mathematical models, Simulation methods, Estadística matemática, Bayesian statistical decision theory, Modelos matemáticos, and Teoría bayesiana de decisiones estadística Créateur: Ramos Gordillo, Mariana Paola Donateur: Núñez Antonio, Gabriel Éditeur: Universidad Autónoma Metropolitana Posgrado: Maestria en Ciencias Matematicas Aplicadas e Industriales La langue: spa Año de publicación: 2020 Déclaration des droits: Acceso Abierto Licence: Atribucion-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis Identificateur: https://doi.org/10.24275/uami.sf268537s -
Análisis bayesiano de modelos lineales para datos direccionales considerando la distribución normal bajo proyección
La description: 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... Assujettir: Linear models (Statistics), Circular data, Modelos lineales, and Datos circulares Créateur: Núñez Antonio, Gabriel Donateur: Castillo Morales, Alberto, Mendoza Ramírez, Manuel, Pérez Salvador, Blanca Rosa, Escarela Pérez, Gabriel, Gutiérrez Peña, Eduardo, and Bowater, Russell James Éditeur: Universidad Autónoma Metropolitana Posgrado: Doctorado en Ciencias Matematicas La langue: spa Año de publicación: 2010 Déclaration des droits: Acceso Abierto Licence: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis Identificateur: https://doi.org/10.24275/uami.2b88qc25f