Descripción del proyecto
EN ESTE PROYECTO SE OBTIENEN NUEVOS RESULTADOS SOBRE TEOREMAS LIMITE, METODOS DE ESTIMACION Y CONTRASTES DE HIPOTESIS PARA EL ANALISIS ESTADISTICO DE SECUENCIAS DE DATOS FUNCIONALES ESPACIALES CON CARACTERISTICAS DE SINGULARIDAD, DADOS LOS PROBLEMAS DE DIMENSIONALIDAD E IRREGULARIDAD ESPACIAL (E,G, INTERMITENCIAS, DEPENDENCIAS DE LARGO RANGO, FRACTALIDAD, HETEROGENEIDAD, ETC,) PRESENTES EN DICHO ANALISIS, SE CONSIDERARA EL DOMINIO DE LA TRANSFORMADA WAVELET PARA LA DERIVACION DE LOS RESULTADOS EN EL AMBITO DE LA ESTADISTICA FUNCIONAL, SE PROPORCIONA ASI UN NUEVO ENTORNO DE TRABAJO PARA EL DESARROLLO DE HERRAMIENTAS PARA LA INFERENCIA CON DATOS FUNCIONALES, QUE PERMITE CUBRIR NUEVOS MODELOS Y ASPECTOS EN EL ANALISIS ESTADISTICO FUNCIONAL, MAS CONCRETAMENTE, EN RELACION CON EL ANALISIS DE COMPORTAMIENTOS NO LINEALES, SE DERIVARAN RESULTADOS LIMITE PARA DETERMINAR LA DISTRIBUCION ASINTOTICA DE REESCALAMIENTOS APROPIADOS DE LA ECUACION DE BURGERS CON POTENCIALES EXTERNOS Y CONDICIONES INICIALES ALEATORIAS HILBERT-VALUADAS EN UN ESPACIO DE SOBOLEV MULTIFRACCIONARIO, EN RELACION CON LA DERIVACION DE METODOS DE ESTIMACION, SE FORMULARAN, EN EL DOMINIO DE LA TRANSFORMADA WAVELET, ESTIMADORES DE MINIMO CONTRASTE PARA PARAMETROS DE VARIACION LOCAL Y DEPENDENCIA FUERTE A PARTIR DE SECUENCIAS DE DATOS FUNCIONALES ESPACIALES, ASIMISMO, SE DERIVARAN ESTIMADORES SEMIPARAMETRICOS (E,G, ESTIMADORES DE MINIMA ENTROPIA) DEL PARAMETRO DE DEPENDENCIA FUERTE BASADOS EN LA LOG-TRANSFORMDA WAVELET DEL PERIODOGRAMA FUNCIONAL, EN RELACION CON EL DESARROLLO DE TEST ESTADISTICOS FUNCIONALES, SE FORMULARAN TESTS DE AJUSTE PARA LOS PARAMETROS DE VARIACION LOCAL Y DEPENDENCIA FUERTE A PARTIR DE LOS ESTIMADORES DE MINIMO CONTRASTE DERIVADOS PREVIAMENTE, SE ABORDARA TAMBIEN EL PLANTEAMIENTO DE TEST ESTADISTICOS PARA LA COMPARACION DE SECUENCIAS DE DATOS FUNCIONALES ESPACIALES, GENERADOS A PARTIR DE MODELOS AUTORREGRESIVOS HILBERTIANOS Y MODELOS DE EVOLUCION PSEUDODIFERENCIALES, SE DESARROLLARA UN ANALISIS WAVELET PARA MODELOS ALEATORIOS FUNCIONALES SOBRE LA ESFERA, ASI COMO RESULTADOS LIMITE Y SOBRE ESTIMACION FUNCIONAL A PARTIR DE DICHO ANALISIS, FINALMENTE, EN RELACION CON LA RESOLUCION DE PROBLEMAS DE ESTIMACION Y FILTRADO FUNCIONAL, SE IMPLEMENTARA, EN EL DOMINIO DE LA TRANSFORMADA WAVELET, EL FILTRADO DE KALMAN Y EL ALGORITMO E,M, PARA SERIES AUTORREGRESIVAS HILBERTIANAS, ASIMISMO, EN EL CONTEXTO DE MODELOS DE EVOLUCION MULTIFRACCIONARIOS, SE RESOLVERAN PROBLEMAS FUNCIONALES DE EXTRAPOLACION, INTERPOLACION Y FILTRADO A PARTIR DE LA TEORIA DE PROBLEMAS INVERSOS FUNCIONALES, Datos funcionalesProcesos autorregresivos HilbertianosEstimación funcional paramétricaTests funcionales de ajusteEscalogramaAnálisis WaveletExtrapolación y Filtrado Funcional