Este trabajo propone un Modelo de Regresión Cuantílica Semiparamétrico. Nosotros empleamos la metodología sugerida por Crainiceanu et al. (2005) para un modelo semiparamétrico en el contexto de un modelo de regresión cuantílica. Un enfoque de inferencia Bayesiana es adoptado usando Algoritmos de Montecarlo vía Cadenas de Markov (MCMC). Se obtuvieron formas cerradas para las distribuciones condicionales completas y así el algoritmo muestrador de Gibbs pudo ser fácilmente implementado. Un Estudio de Simulación es llevado a cabo para ilustrar el enfoque Bayesiano para estimar los parámetros del modelo. El modelo desarrollado es ilustrado usando conjuntos de datos reales.

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For the manufacture of gypsum powder applied and checked on its setting, using multiple components. One of the intrinsic components of construction gypsum is the anhydrite, completely dehydrated gypsum, working as inert part. Bayesian networks are one of the tools of industrial management. One of its most important properties is its capacity to self-learning. This research work builds on the improvement of anhydrite calcination process using a rotary kiln direct cooking. The work provide an update as new systems currently used for the manufacture of anhydrite, since in addition to improving process control via control loops more efficient and self-managed, and improvements in levels MES and SCADA provide artificial intelligence elements by applying the above Bayesian networks. / En la fabricación de yeso en polvo, aplicable y controlable en su endurecimiento, se utilizan varios componentes. Uno de los componentes intrínseco del yeso para construcción es la anhidrita o yeso totalmente deshidratado que trabaja como parte inerte. Las redes bayesianas, como sistema experto, son una herramienta de gestión industrial. Una de sus propiedades más importantes es su capacidad de autoaprendizaje. Esta investigación se basará en la mejora del proceso de calcinación de anhidrita usando un horno rotativo de cocción directa. El trabajo aportará como novedad una actualización de los sistemas usados actualmente para la fabricación de anhidrita, ya que aparte de mejorar el control del proceso mediante lazos de control más eficientes y autogestionados, así como la introducción de mejoras en los niveles MES y Scada, aportará una modelización del proceso con elementos de inteligencia artificial mediante la aplicación de dichas redes bayesianas.

El principal objetivo fue el estudio de la variabilidad genética entre tres líneas de conejo en características de calidad de la carne. Se compararon conejos procedentes de tres líneas sintéticas. La línea V y A fueron seleccionadas por tamaño de camada al destete y la línea R se seleccionó por velocidad de crecimiento entre el destete y el tiempo de sacrificio. Se sacrificaron 40 animales de cada línea a las 9 semanas de edad. Las comparaciones entre las líneas se realizaron usando técnicas de estadística Bayesiana. La línea R tuvo un mayor ratio músculo/hueso y mayor porcentaje de lomo que las líneas A y V, pero presentó un menor rendimiento al sacrificio y menor porcentaje de parte trasera. Se encontraron algunas diferencias entre líneas en el color de la canal y la carn de conejo. No se encontraron diferencias en la actividad de los enzimas metabólicos. También se estudió la textura de la carne y diversas características bioquímicas que influyen en la terneza de la carne. Se midieron las actividades de catepsinas, el contenido en colágeno y las propiedades de textura medidas por los métodos de Warner-Bratzler (WB) y Análisis de Perfil de Textura. La línea R que la línea V y la línea A presentó una terneza intermedia. La carne de conejo de la línea R tuvo una mayor actividad de catepsinas B y B+L, menor contenido total de colágeno, menor cohesividad, elasticidad y masticabilida, y menor fuerza de corte y trabajo total (área bajo la curva obtenida con el método WB) que la línea V. La línea A presentó valores intermedios entre las líneas R y V en las propiedades de textura. Se realizó un análisis sensorial del músculo Longissimus. Los parámetros evaluados fueron: jugosidad (J), dureza (H), fibrosidad (F), harinosidad (F1), intensidad de flavor a carne de conejo (IRF), olor y flavor anisado (AO y AF), olor y sabor a hígado (LO, LF). La línea V fue solamente un 82% tan jugosa como la línea R. La línea V fue un 18% más dura y un 17% mas fibrosa que la línea R. / Ariño Lorente, B. (2006). Variabilidad genética de la calidad de la carne de conejo [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/5642 / Palancia

This paper investigates the evolution of the monetary policy in Peru between 1996Q1 and 2016Q4 using a mixture innovation time-varying parameter vector autoregressive model with stochastic volatility (TVP-VAR-SV)model proposed by Koopetal.(2009).The main empirical results are:(i)VARcoe¢cients and volatilities change more gradually than covariance errors overtime;(ii)the volatility of monetary policy shocks is higher during pre-In ation Targeting (IT) regime;(iii)a surprise increase in the interest rate produces GDP growth falls and reduces in ation in the longrun;(iv)the interest rate reacts more quickly against aggregate supply shocks than aggregate demand shocks;(v)monetary policy shocks explain a high percentage of domestic variables during pre-IT regime and then,their contribution decrease during IT-regime.

La presente investigación, dentro del contexto de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI), estudia un modelo multidimensional logístico compensatorio de dos parámetros (M2PL) para ítems dicotómicos. Para ello, se explican teóricamente los métodos de estimación más conocidos para los parámetros de los ítems y de los rasgos latentes de las personas, priorizando el método bayesiano mediante Cadenas de Markov de Monte Carlo (MCMC). Estos métodos de estimación se exploran mediante implementaciones computacionales con el software R y R2WinBUGS. La calidad de las respectivas estimaciones de los parámetros se analiza mediante un estudio de simulación, en el cual se comprueba que el método de estimación más robusto para el modelo propuesto es el bayesiano mediante MCMC. Finalmente, el modelo y el método de estimación elegidos se ilustran mediante una aplicación que usa un conjunto de datos sobre actitudes hacia la estadística en estudiantes de una universidad privada de Colombia.