Descripción del proyecto
EL PRINCIPAL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO DE INVESTIGACION ES LA TRASLACION Y DESARROLLO DEL CONCEPTO DE ORDENACION EN DISPERSION, SEGUN LA TEORIA DE ORDENACIONES ESTOCASTICAS, A TRES CAMPOS DE LA MATEMATICA APLICADA: LA TEORIA DE LA FIABILIDAD, LA TEORIA DE LA MEDIDA INDUSTRIAL Y LA TEORIA DE LA ADMINISTRACION DEL RIESGO, TODOS ESTOS CAMPOS UTIIZAN EL CONCEPTO DE DISPERSION EN LA TOMA DE DECISIONES; EN LA FIABILIDAD A PARTIR DE LA VARIABLIDAD DE LAS VIDAS RESIDUALES, EN LA MEDIDA INDUSTRIAL, LA METROLOGIA ESTIMA LA INCERTIDUMBRE SOBRE EL MENSURANDO Y EN LAS FINANZAS POR EL CONCEPTO DE RIESGO COMO DESVIACION DE LA PERDIDA ESPERADA, LAS HERRAMIENTAS PROBABILISITICAS UNIVARIANTES Y MULTIVARIANTES QUE SE DESARROLLAN PARA MATIZAR LA ORDENACION EN DISPERSION, MEJORAN LOS MARGENES DE ERROR DE LAS ESTIMACIONES Y MODELOS QUE USUALMENTE SE UTILIZAN EN ESTOS CAMPOS APLICADOS, A PARTIR DEL DESARROLLO DE NUEVAS DEFINICIONES UNIVARIANTES Y MULTIVARIANTES EN EL CAMPO DE LA ORDENACION EN DISPERSION, PLANTEAMOS LOS SIGUIENTES OBJETIVOS GENERALES:RESPECTO A LA TEORIA DE LA FIABILIDAD:1, EL ESTUDIO DE NUEVOS CONCEPTOS DE ENVEJECIMIENTO EN EL CAMPO UNIVARIANTE Y MULTIVARIANTE,2, EL ESTUDIO DE FAMILIAS DE DISTRIBUCIONES QUE PERTENEZCAN A ESTAS NUEVAS CLASES DE ENVEJECIMIENTO, EN PARTICULAR, FAMILIAS MULTIVARIANTES CON FALLO CONSTANTE, PARA OBTENER COTAS DE PROBABILIDAD UTILES EN ESTIMACIONES DE VIDA EN INGENIERIA,3, EL ESTUDIO DEL ENVEJECIMIENTO PARA DISTRIBUCIONES MULTIVARIANTES CON ESTRUCTURAS DE DEPENDENCIA FIJADA A TRAVES DEL CONCEPTO DE COPULA, POR EJEMPLO, PARA LA FAMILIA DE ESTADISTICOS ORDENADOS GENERALIZADOS Y LA FAMILIA DE COPULAS ARQUIMEDIANAS, 4, EL ESTUDIO DE ESTADISTICOS NO PARAMETRICOS QUE HAGAN UTIL LAS DEFINICIONES DE ENVEJECIMIENTO EN LA PRACTICA, DESDE UN PUNTO DE VISTA DE LA INGENIERIA, RESPECTO A LA TEORIA DE LA ADMINISTRACION DEL RIESGO:5, EL ESTUDIO DE HERRAMIENTAS ESTOCASTICAS PARA MEDIR Y COMPARAR RIESGOS ACTUARIALES,6, LA MODELACION Y COMPARACION DE VECTORES DE RIESGO A TRAVES DE FIJAR ESTRUCTURAS DE DEPENDENCIA, POR EJEMPLO, EN ESTE CASO SON DE ESPECIAL IMPORTANCIA LAS COPULAS DE DISTRIBUCIONES ELIPTICAS Y LAS QUE MODELAN VALORES EXTREMOS, 7, LA DEFINICION DE NUEVAS ORDENACIONES ESTOCASTICAS A PARTIR DE FAMILIAS IMPORTANTES DE MEDIDAS DE RIESGO,8, LA EXTENSION AL CAMPO MULTIVARIANTE DE LOS CONCEPTOS CLASICOS DE RIESGO PARA DISTRIBUCIONES DE PERDIDAS UNIVARIANTES, POR EJEMPLO, PERCENTILES Y CAIDAS DE VALORES ESPERADOS,RESPECTO A LA TEORIA DE LA MEDIDA INDUSTRIAL Y MAS CONCRETAMENTE A LA METROLOGIA: 9, LA MEJORA DE LOS INDICES CLASICOS DE INCERTIDUMBRE ASOCIADOS AL MENSURANDO,10, LA DEFINICION DE INDICES MULTIVARIANTES DE INCERTIDUMBRE PARA VECTORES DE MEDIDAS,11, EL ESTUDIO DE LA RELACION ENTRE LA INCERTIDUMBRE DE LA MEDIDA Y LAS DISTINTAS FUNCIONES QUE PUEDAN RELACIONAR EL MENSURANDO CON LAS VARIABLES DE ENTRADA,12, LA TRASLACION DE LA TEORIA DE COPULAS PARA MODELAR LAS FUNCIONES MENCIONADAS ANTERIORMENTE,13, LA CONCRECION DE LOS RESULTADOS TEORICOS EN PROTOCOLOS DE ACTUACION PARA MEDIR LA INCERTIDUMBRE, CON EL OBJETIVO DE AMPLIAR LA ESPECIALIZACION Y COMPETITIVIDAD DEL CENTRO DE METROLOGIA INDUSTRIAL DE LA UNIVERSIDAD DE CADIZ,14, TRADUCIR LA MEJORA EN LA COMPETITIVIDAD A CONTRATOS DE TRANSFERENCIA DE RESULTADOS DE INVESTIGACION CON EMPRESAS INTERESADAS EN LA INVESTIGACION EN METROLOGIA, DISPERSION UNIVARIANTE\DISPERSION MULTIVARIANTE\FIABILIDAD\ADMINISTRACION DEL RIESGO\METROLOGIA