Aproximación bayesiana para determinación de modelos
Descripción del Articulo
La determinación de modelos mediante una aproximación Bayesiana comprende la adecuacidad y selección de modelos a través de herramientas de diagnósticos Bayesianas definidas apropiadamente. Estas herramientas involucran a distribuciones predictivas condicionales univariadas que se asume generó los d...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2005 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | UNMSM-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/2676 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/2676 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Estadística bayesiana Procesos estocásticos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00 |
| Sumario: | La determinación de modelos mediante una aproximación Bayesiana comprende la adecuacidad y selección de modelos a través de herramientas de diagnósticos Bayesianas definidas apropiadamente. Estas herramientas involucran a distribuciones predictivas condicionales univariadas que se asume generó los datos observados. El cálculo de estas herramientas es hecha a través de métodos basados en simulación estocástica. Los resultados obtenidos para datos artificiales validan las herramientas para propósitos de determinación de modelos. Un ejemplo en el campo de ciencias biológicas es ilustrado usando las herramientas definidas anteriormente. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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