TEORIA ASINTOTICA DE ESTIMADORES DE PROYECCION. APLICACIONES EN BIOMEDICINA
LOS METODOS FUNCIONALES DE PROYECCION JUEGAN UN PAPEL FUNDAMENTAL EN LA DERIVACION E IMPLEMENTACION DE RESULTADOS EN EL CONTEXTO DE LA INFERENCIA FUNCIONAL (E,G, ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES FUNCIONAL, FUNCTIONAL PRINCIPAL...
LOS METODOS FUNCIONALES DE PROYECCION JUEGAN UN PAPEL FUNDAMENTAL EN LA DERIVACION E IMPLEMENTACION DE RESULTADOS EN EL CONTEXTO DE LA INFERENCIA FUNCIONAL (E,G, ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES FUNCIONAL, FUNCTIONAL PRINCIPAL OSCILLATION PATTERN ANALYSIS, DESCOMPOSICION EN VALORES SINGULARES, ANALISIS WAVELET, ETC,), LA TEMATICA DE ESTE PROYECTO SE CENTRA EN EL ESTUDIO DE PROPIEDADES ASINTOTICAS DE ESTIMADORES FUNCIONALES DE PROYECCION (DE PARAMETROS INFINITO-DIMENSIONALES, DE FILTRADO, DE PREDICCION, ETC,) PARA LA INFERENCIA A PARTIR DE MODELOS FUNCIONALES DE REGRESION, MODELOS DE ANALSIS DE LA VARIANZA FUNCIONAL, SERIES FUNCIONALES Y ECUACIONES DIFERENCIALES, EN EL CASO LINEAL Y NO LINEAL, SE CONSIDERAN DIFERENTES METODOLOGIAS EN EL DISEÑO DE DICHOS ESTIMADORES, RESOLVIENDO, EN CADA CASO, EL PROBLEMA DE SELECCION DE BASES FUNCIONALES PARA OBTENER UNA SIMPLIFICACION ADECUADA DEL PROBLEMA DE INFERENCIA FUNCIONAL ESTUDIADO, MAS CONCRETAMENTE, LAS CARACTERISTICAS DEL MODELO ESTADISTICO FUNCIONAL, LA METODOLOGIA DE ESTIMACION Y LAS CARACTERISTICAS FUNCIONALES DE LOS DATOS DETERMINARAN LA BASE FUNCIONAL A SELECCIONAR, ADICIONALMENTE, PROBLEMAS DE SELECCION DE MODELOS TALES COMO LA DETERMINACION DEL ORDEN DE TRUNCAMIENTO, EL NUMERO DE PREDICTORES O EL NIVEL DE SUAVIZAMIENTO DE LOS DATOS SE HALLAN INVOLUCRADOS EN LA IMPLEMENTACION DE LOS ESTIMADORES FUNCIONALES DE PROYECCION REFERIDOS, DICHOS PROBLEMAS SERAN TAMBIEN ABORDADOS EN ESTE PROYECTO, COMO APLICACION TEORICA DE LOS RESULTADOS DERIVADOS SE CONTEMPLARA LA FORMULACION Y ESTUDIO DE LAS PROPIEDADES ASINTOTICAS DE TEST FUNCIONALES DE AJUSTE, DE COMPARACION Y DE DETECCION DE CAMBIOS, UN ASPECTO FUNDAMENTAL DE LA METODOLOGIA ADOPTADA EN ESTE PROYECTO ES SU APLICABILIDAD AL CASO NO LINEAL, ASI COMO AL CASO DE COMPONENTES ALEATORIAS FUNCIONALES DE ERROR O DE RUIDO CON ESTRUCTURA DE DEPENDENCIA FUERTE, FINALMENTE, LOS RESULTADOS DERIVADOS SE APLICARAN A LA RESOLUCION DE PROBLEMAS DE CLASIFICACION Y COMPARACION DE PERFILES DE EXPRESION GENICA, RECONOCIMIENTO DE PATRONES EN SECUENCIAS BIOLOGICAS, DERIVACION DE MODELOS PREDICTIVOS PARA LA REPRESENTACION DE LA DINAMICA DE GENES Y SUS INTERACCIONES, ANALISIS DE IMAGENES DE RESONANCIA MAGNETICA (FMRI) Y APLICACIONES RELACIONADAS EN NEUROCIENCIAS, SE DEDICARA ESPECIAL ATENCION AL ANALISIS ESTADISITICO FUNCIONAL MEDIANTE WAVELETS DE CARACTERISTICAS FRACTALES EN FMRI Y GENOMICA, ANALISIS DE LA VARIANZA FUNCIONAL\ESTIMADORES PROYECCION\IMAGENES DE RESONANCIA MAGNETICA FUNCION\MICROARRAYS GENICOS\NEUROCIENCIAS\REGRESION FUNCIONAL\SERIES FUNCIONALES\TEOREMAS LIMITE FUNCIONALES\TESTS FUNCIONALESver más
Seleccionando "Aceptar todas las cookies" acepta el uso de cookies para ayudarnos a brindarle una mejor experiencia de usuario y para analizar el uso del sitio web. Al hacer clic en "Ajustar tus preferencias" puede elegir qué cookies permitir. Solo las cookies esenciales son necesarias para el correcto funcionamiento de nuestro sitio web y no se pueden rechazar.
Cookie settings
Nuestro sitio web almacena cuatro tipos de cookies. En cualquier momento puede elegir qué cookies acepta y cuáles rechaza. Puede obtener más información sobre qué son las cookies y qué tipos de cookies almacenamos en nuestra Política de cookies.
Son necesarias por razones técnicas. Sin ellas, este sitio web podría no funcionar correctamente.
Son necesarias para una funcionalidad específica en el sitio web. Sin ellos, algunas características pueden estar deshabilitadas.
Nos permite analizar el uso del sitio web y mejorar la experiencia del visitante.
Nos permite personalizar su experiencia y enviarle contenido y ofertas relevantes, en este sitio web y en otros sitios web.