Thesis (M.S.)--Utah State University, 2008. / Title from title screen (viewed 05/29/09). Department: Mathematics and Statistics Includes bibliographical references. Archival copy available in print.

The purpose of this study is to analyse Gweru City Council`s spending pattern and behaviour and to determine if this spending pattern is directed towards poverty reduction and economic development or not. Furthermore, to fit a log-differenced regression model to a historical financial dataset obtained from Gweru City Council Finance Department for the time period July 2009 to September 2012. Regression techniques were used to determine how Gweru City Council`s total income (dependent variable) is affected by its expenditure (independent variables). Econometric modeling techniques were employed for the evaluation of estimate tests, conducted to determine the reliability of the estimated model. The study concludes by providing some recommendations for possible financial plans which could be adopted by Gweru City Council and other local authorities in Zimbabwe for the well-being of Zimbabweans and economic development.

Statistiken zu den Themen: - Weltweite Rüstungsausgaben - Weltweiter Waffenhandel - Die größten Rüstungsfirmen - NATO-Einsätze

Diss., Technische Wissenschaften ETH Zürich, Nr. 14395, 2001.

Diss., Eidgenössische Technische Hochschule ETH Zürich, Nr. 18218, 2009.

Diss., Eidgenössische Technische Hochschule ETH Zürich, Nr. 18218, 2009.

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Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Ingeniería Eléctrica / Ingeniero Civil Eléctrico / El uso de Conjuntos Aleatorios Finitos (RFS por su sigla en inglés) tiene varias ventajas respecto de los métodos tradicionales basados en vectores. Entre ellas están el incluir las estadísticas de detección del sensor y la eliminación de las heurísticas tanto para la asociación de datos como para la inicialización y eliminación de objetos en mapa. Para obtener los beneficios de los estimadores basados en RFS en el problema de Construcción de Mapas y Localización Simultanea (SLAM por su acrónimo en inglés), las estadísticas de detección y falsa alarma del extractor de características deben ser modeladas y utilizadas en cada actualización del mapa. Esta Tesis presenta técnicas para obtener estas estadísticas en el caso de características semánticas extraídas de mediciones láser. Además se concentra en la extracción de objetos cilíndricos, como pilares, árboles y postes de luz, en ambientes exteriores. Las estadísticas de detección obtenidas son utilizadas dentro de una solución a SLAM basada en RFS, conocida como Rao-Blackwellized (RB)-probability hypothesis density (PHD)-SLAM, y el algoritmo multiple hypothesis (MH)-factored solution to SLAM (FastSLAM), solución a SLAM basada en vectores. El desempeño de cada algoritmo al usar estas estadísticas es comparado con el de utilizar estadísticas constantes. Los resultados muestran las ventajas de modelar las estadísticas de detección, particularmente en el caso del paradigma RFS. En particular, el error en las estimaciones del mapa, medido utilizando la distancia optimal sub- pattern assignment (OSPA) a un mapa ground truth generado de forma independiente, disminuye en un 13% en el caso de MH-FastSLAM y en un 13% para RB-PHD-SLAM al modelar las estadísticas de detección. A pesar de que no se tiene un ground truth para la trayectoria del robot, se evalúan las trayectorias visualmente, encontradose estimaciones superiores para el método propuesto. Por lo tanto, se concluye que el modelamiento de las estadísticas de detección es de gran importancia al implementar una aplicación de SLAM.

Aqueta tesi tracta dues aplicacions dels estadístics d'ordre superior al tractament d'imatges.En primer lloc, es proposa l'ús de mètodes basats en estadístics d'ordre superior per a larestauració d'imatges. Primerament, es consideren imatges degradades per filtres de blurringde fase lineal o zero i soroll Gaussià aditiu. S'examina un segon model de degradació perimatges astronòmiques on el blurring es causat per les turbulències de l'atmosfera i lesaberracions del telescopi. L'estratègia de restauració en amdós casos es basa en el fet de que lafase del senyal original i la dels seus estadístics d'ordre superior no es ditorsionen per lafunció de blurring. Les dificultats associades a combinar senyals de dues dimensions i elsseus estadístics d'ordre superior, es redueixen gràcies a la utilització de la transformada deRadon. La projecció a cada angle de la imatge de dues dimensions és un senyal d'unadimensió que pot ser processada per qualsevol mètode de reconstrucció d'una dimensió. Enaquesta part de la tesi es desenvolupen mètodes que utilitzen el Bicepstrum IterativeReconstruction Algorithm i el Weight Slice Algorithm. Un cop es reconstrueixen lesprojeccions originals, la transformada inversa de Radon ens dóna la imatge restaurada.En la segona part de la tesi es proposa una classe de funcions de cost, basades novament enestadístics d'ordre superior, per estimar el vector de moviment entre imatges consecutivesd'una seqüència. En cas de que les imatges estiguin degradades per soroll Gaussià aditiu decovariancia desconeguda, la utilització d'estadístics d'ordre superior és molt apropiada ja queels cumulants de processos Gaussians són nuls. Per a obtenir estimacions consistents esnecessiten varies realitzacions de la mateixa seqüència, cosa que generalment no és possible.Tanmateix, imatges prèvies de la seqüència on el problema d'estimació del moviment ja s'haresolt, poden ser utilitzades per a obtenir estimacions assimptòticament no esbiaixades. Aixòes possible quan es pot suposar estacionaritat entre les imatges de la seqüència empreades.L'objectiu d'aquesta part del treball d'investigació es l'ús de tècniques basades en estadísticsd'ordre superior que puguin estimar moviment fins i tot per a regions o blocs relativamentpetits. Es defineix també una estimació alternativa quan només es disposa de dues imatges,que supera altres tècniques existents. Finalment es desenvolupa una versió recursiva per casosen què es tingui accés a informació a priori.

Magíster en Minería / La correcta caracterización de propiedades geológicas es esencial para la industria minera debido a su influencia en distintos procesos, especialmente en la estimación de recursos. Una característica positiva del variograma es su capacidad de inferir la continuidad espacial de la variable analizada a partir de los datos condicionantes, los cuales corresponden generalmente a datos de sondajes. Técnicas geoestadísticas convencionales basadas en el variograma permiten construir modelos probabilísticos y cuantificar la incertidumbre asociada a éstos. Sin embargo, estas técnicas son incapaces de reproducir estructuras espaciales complejas, frecuentemente observadas en atributos geológicos, debido a la inferencia de continuidad espacial de segundo orden realizada mediante el variograma. Los algoritmos de simulación de patrones han sido desarrollados en los últimos años para superar este problema. Estos algoritmos requieren de una fuente exhaustiva de patrones, conocida como imagen de entrenamiento, a partir de la cual pueda ser realizada una inferencia representativa de estadísticas de patrones. La imagen de entrenamiento corresponde generalmente a un modelo conceptual del fenómeno geológico que genera la estructura espacial de la variable por lo que su construcción se ve frecuentemente sometida a criterios subjetivos. Distintos especialistas podrían incluso construir imágenes distintas basados en su interpretación personal de la geología. Por estos motivos es que la selección y construcción de la imagen de entrenamiento se ha convertido en una de las principales dificultades al implementar en la práctica estos nuevos algoritmos de simulación. Este trabajo aborda el desarrollo de una herramienta geoestadística capaz de proveer criterios medibles para la selección de una imagen de entrenamiento. La herramienta permite generar un ranking de imágenes de entrenamiento de acuerdo a su compatibilidad espacial relativa y absoluta con los datos condicionantes. El algoritmo logra obtener la compatibilidad relativa mediante el cálculo de la probabilidad condicional de encontrar patrones de datos condicionantes en una determinada imagen de entrenamiento, sujeto a la condición de que los patrones se encuentren contenidos en el conjunto de imágenes disponibles. La compatibilidad absoluta es obtenida mediante el cálculo de la proporción de patrones de datos condicionantes contenidos en una determinada imagen. Se desarrollaron dos estrategias de cálculo de compatibilidad. La primera, sólida desde el punto de vista estadístico, requiere del cálculo explícito de la distribución de probabilidad condicional, mientras que la segunda, basada en un muestreo directo, permite obtener resultados similares a un menor costo computacional. El algoritmo de búsqueda de patrones es finalmente modificado para generar una herramienta que permita validar resultados de simulaciones en términos de su calidad e integridad, expresados respectivamente en términos de la proporción de patrones de resultados encontrados en la imagen y la proporción de patrones de la imagen encontrados en los resultados. La aplicabilidad de las herramientas desarrolladas se evaluó satisfactoriamente en casos de estudio generados con datos sintéticos y reales. Se puede determinar que los métodos son aplicables más allá del campo de la geoestadística y que pueden ser usados como ayuda para la interpretación y el modelamiento geológico.