NUEVAS FAMILIAS DE PROCESOS PUNTUALES ESPACIO-TEMPORALES CON INTENSIDADES PROCED...
NUEVAS FAMILIAS DE PROCESOS PUNTUALES ESPACIO-TEMPORALES CON INTENSIDADES PROCEDENTES DE CAMPOS ALEATORIOS
LOS PROCESOS PUNTUALES ESPACIALES (Y ESPACIO-TEMPORALES) Y SUS CARACTERISTICAS SON AMPLIAMENTE UTILIZADOS EN EL ANALISIS ESTADISTICO DE COLECCIONES DE LOCALIZACIONES (Y TIEMPOS) EN REGIONES DEL PLANO, EN PARALELO, LA ESTRUCTURA DE...
LOS PROCESOS PUNTUALES ESPACIALES (Y ESPACIO-TEMPORALES) Y SUS CARACTERISTICAS SON AMPLIAMENTE UTILIZADOS EN EL ANALISIS ESTADISTICO DE COLECCIONES DE LOCALIZACIONES (Y TIEMPOS) EN REGIONES DEL PLANO, EN PARALELO, LA ESTRUCTURA DE COVARIANZA DE CAMPOS ALEATORIOS CONTINUOS VIENE ANALIZADA POR LA RAMA DE LA GEOESTADISTICA,BASADOS EN FUNCIONES DE INTENSIDAD MATEMATICAMENTE INTRATABLES, LOS PROCESOS DE GIBBS NO SON ADECUADOS PARA MODELAR SITUACIONES DE INHOMOGENEIDAD, Y EN SU LUGAR LOS PROCESOS DE COX TRATAN DICHA INHOMOGENEIDAD DE FORMA NATURAL, LOS PROCESOS DE COX LOG-GAUSSIANOS REPRESENTAN UNA CLASE MUY FLEXIBLE DE PROCESOS ESTOCASTICOS, ESTA FLEXIBILIDAD, COMBINADA CON SU FACILIDAD EN EL TRATAMIENTO MATEMATICO, HACEN DE ESTOS PROCESOS UNOS MODELOS ATRACTIVOS PARA MODELAR UNA AMPLIA VARIEDAD DE INHOMOGENEIDAD A TRAVES DE LA INTENSIDAD ESPACIAL DE PRIMER ORDEN, INTENSIDAD QUE VIENE DEFINIDA A PARTIR DE UN CAMPO ALEATORIO GAUSSIANO LATENTE, Y ES LA ESTRUCTURA DE COVARIANZA DE ESTE CAMPO QUIEN DESCRIBE LA DEPENDENCIA ESPACIAL ENTRE LAS LOCALIZACIONES, SIN EMBARGO, ESTOS PROCESOS DE COX LOG-GAUSSIANOS NO PUEDEN MODELAR SITUACIONES DE AGREGACION TIPO MODELOS DE CLUSTER POISSON, COMO SI LO HACEN LOS PROCESOS DE COX SHOT-NOISE, ESTOS PROCESOS PROPORCIONAN UNA MEJOR INTERPRETACION DEL MECANISMO DE CLUSTERING QUE LOS PROCESOS LOG-GAUSSIANOS, DE NUEVO, LA FAMILIA DE PROCESOS SHOT-NOISE DEPENDE DE FUNCIONES DE PAIR-CORRELATION UN TANTO RESTRICTIVAS, SI ADEMAS CONSIDERAMOS EL CASO DE MODELOS MULTIVARIANTES DE COX, SOLO SE HAN PROPUESTO ALGUNAS FAMILIAS BIVARIANTES DEFINIDAS A TRAVES DE INTENSIDADES ALEATORIAS PROPORCIONALES,EN ESTE PROYECTO DEFINIMOS CLASES DE PROCESOS DE COX LOG-GAUSSIANOS Y SHOT-NOISE MAS FLEXIBLES Y GENERALES QUE LOS YA EXISTENTES MODELANDO LA INTENSIDAD ALEATORIA A TRAVES DE CAMPOS SHOT-NOISE Y CAMPOS PRODUCTO BASADOS EN CONVOLUCIONES DE FUNCIONES KERNEL, LA ESTRUCTURA DE CORRELACION SUBYACENTE ES MODELADA CONVENIENTEMENTE POR MEDIO DE ESTOS CAMPOS Y FUNCIONES KERNEL, Y ESTA RELACIONADA DIRECTAMENTE CON LA FUNCION PAIR-CORRELATION DEL PROCESO PUNTUAL DE COX, POR TANTO DEFINIENDO NUEVAS CLASES FLEXIBLES DE KERNELS, TENDREMOS NUEVAS CLASES FLEXIBLES DE PAIR-CORRELATIONS, Y POR ENDE DE PROCESOS DE COX, SI CONSIDERAMOS KERNELS ANISOTROPICOS, NO SEPARABLES/SEPARABLES, KERNELS ESPACIO-TEMPORALES, KERNELS VECTORIALES FORMAREMOS NUEVAS FAMILIAS DE PROCESOS DE COX ANISOTROPICAS, ESPACIO-TEMPORALES O MULTIDIMENSIONALES,ESTOS NUEVOS MODELOS NECESITAN DE NUEVAS TECNICAS DE ESTIMACION DE LOS PARAMETROS, YA QUE LA MAXIMA VEROSIMILITUD NO PUEDE TRABAJAR CON TAL CANTIDAD DE PARAMETROS CORRELACIONADOS ENTRE ELLOS, CONSTRUIREMOS PUES NUEVAS TECNICAS INFERENCIALES Y DETERMINAREMOS LAS PROPIEDADES ESTADISTICAS DE LOS NUEVOS ESTIMADORES,FINALMENTE, EL PROYECTO ESTA MOTIVADO POR DOS GRANDES PROBLEMAS REALES PROCEDENTES DE LOS CAMPOS DE CRIMINOLOGIA Y EPIDEMIOLOGIA, AMBOS CAMPOS PROPORCIONAN DATOS EN FORMA DE PATRONES PUNTUALES AGREGADOS INHOMOGENEOS Y EN ESPACIO-TIEMPO, QUE REQUIEREN DE ESTAS NUEVAS FAMILIAS DE PROCESOS DE COX, PROPORCIONAREMOSMODELOS PREDICTIVOS PROBABILISTICOS PARA LA ACTIVIDAD CRIMINAL Y PARA DETERMINADOS PROBLEMAS DE SALUD PUBLICA, CON EL ANALISIS PRACTICO CONSTRUIREMOS NUESTRO PROPIO SOFTWARE QUE PODRA SER UTILIZADO POR LAS INSTITUCIONES EXTERNAS (EPOS) QUE APOYAN EL PROYECTO, CAMPOS ALEATORIOS\ COVARIANZAS\ CRIMINOLOGÍA\ EPIDEMIOLOGÍA\ PROCESOS DE COX\ PROCESOS ESPACIO-TEMPORALESver más
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