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dc.contributor.advisorLagos Álvarez, Bernardo , supervisor de grado-
dc.contributor.authorPadilla Sepúlveda, Leonardo José-
dc.date.accessioned2020-01-15T12:49:18Z-
dc.date.available2020-01-15T12:49:18Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.other240953-
dc.identifier.urihttp://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/325-
dc.descriptionMagíster en Estadística Universidad de Concepción 2018es
dc.description.abstractMediante el uso del filtro de Kalman, de propuso un algoritmo para proporcionar un an´alisis estad´ıstico formal de datos espacio-tiempo con una estructura autorregresiva en el tiempo. El filtro de Kalman, a trav´es de la representaci´on espacio-estado, permite capturar tanto la dependencia temporal como la estructura de correlaci´on espacial, con el objetivo de realizar inferencia estad´ıstica en t´erminos de estimaci´on de par´ametros y predicci´on en ubicaciones no observadas. Esta algoritmo se extendi´o para el caso en que la muestra presente datos faltantes, con la finalidad de lograr estimaciones lo m´as precisas posible de los par´ametros involucrados en el modelo espacio-tiempo, as´ı como predicciones confiables bajo estas condiciones. Estos hallazgos se ilustraron a trav´es de una aplicaci´on sobre la temperatura promedio diaria del aire en algunas regiones del sur de Chile, donde el conjunto de datos presenta datos faltantes en diversos lugares de la muestra. Finalmente, logrando modelar y caracterizar el comportamiento, en t´erminos de fuentes de variaci´on espacio-tiempo, de este proceso ambiental dentro de esta zona de estudio.es
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad de Concepción. Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. Departamento de Estadística.es
dc.subjectFiltración Kalmanes
dc.subjectTeoría de la Estimaciónes
dc.subjectModelos Lineales (Estadística)es
dc.subjectProcesos Estocasticoses
dc.titleImplementación de un método de estimación y predicción espacio-tiempo con datos faltantes basado en filtro de kalmanes
dc.typeTesises
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