Todos los años el Departamento de Salud de Nueva York inspecciona aproximadamente 27.000 restaurantes en dicha ciudad para controlar el cumplimiento de las normas de seguridad alimentaria, para ello el Departamento ha desarrollado un sistema de evaluación. Estas inspecciones se realizan de manera inopinada y los resultados con los puntajes obtenidos son almacenados en NYC Open Data. Este trabajo de Fin de Master proporciona al Departamento de Salud de Nueva York un análisis descriptivo de los datos, factores que influyan en la calificación y una herramienta que permita establecer un orden para realizar las inspecciones de sanidad, ya que no cuentan con una cantidad suficiente de inspectores para realizar dicha tarea, con ello, se buscaría optimizar los recursos del personal disponible; además de trabajar con la base de datos obtenidos de la página web NYC Open Data, se realizará ...

En el estudio presentado a continuación, se buscó identificar y estimar las componentes no observables de la serie de tiempo temperatura superficial del mar frente a las costas de Tumbes mediante un modelo de regresión armónica dinámica (DHR) con espacio-estado estocástico”. Para realizar la estimación se utilizó el filtro de Kalman y algoritmos fijos de intervalo suavizado. Asimismo, se trabajó con un método de optimización en el dominio de frecuencias para estimar la varianza del ruido blanco y otros hiperparámetros. En los resultados se consiguió la identificación de las componentes no observadas de la serie y su representación a través de los modelos de regresión armónica. Como tal, se definió que el modelo Ar(13) Ma(1) es el modelo que más se ajusta a la serie de tiempo con la que se trabajó, ya que presenta valores mínimos de AKAIKE, Schwarz Criterion, Hanna...