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.

El proceso de contacto en un tipo de proceso de Markov en tiempo continuo para el cual el espacio de estados, también llamados configuraciones, es X = {0, 1} Z d y en el cual cada coordenada de una configuración del proceso pasa de 1 a 0 a una tasa constante igual a 1, y el paso de 0 a 1 es proporcional a la cantidad de unos en las coordenadas vecinas, siendo λ la constante de proporcionalidad que parametriza el modelo. En este trabajo se muestra que el proceso de contacto puede ser construido formalmente a partir de la descripción anterior de las tasas de transición entre las configuraciones, mostrando además que existe un único proceso de Markov definido por tales tasas. Se utilizaron algunas técnicas básicas para el estudio de sistemas de partículas en interacción (monotonicidad, acoplamiento, dualidad) que permitieron demostrar algunas propiedades del proceso de contacto, como la autodualidad y la monotonía de la ergodicidad con respecto al parámetro del proceso. El resultado principal es mostrar que en una dimensión (d = 1) existe un parámetro crítico finito (λc) que determina un cambio de fase para la ergodicidad del proceso, siendo ergódico si λ < λc y que existen al menos dos medidas invariantes para el proceso si λ > λc. Este resultado se generaliza para el proceso en d dimensiones, mostrando que el parámetro crítico λd está acotado por 1/ 2d ≤ λd ≤ 2/d . / Tesis

Tese de doutoramento. Ciências de Engenharia. 2002. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto

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 distribu¬ciones predictivas condicionales univariadas que se asume generó los datos obser¬vados. 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.

El objetivo general del presente trabajo de título es la obtención de Leyes de Logaritmos Iterados para records en modelos continuos y discretos. El trabajo propuesto es interesante, no sólo por el natural desafío en el aspecto teórico, sino que también por las aplicaciones en las cuales se pueden utilizar los records, como por ejemplo en estructuras de datos para la computación; se trata de continuar una línea de trabajos similares publicados en revistas del área, en el contexto de la Ley de los Grandes Números y el Teorema Central del Límite. Se espera encontrar el mayor número posible de resultados de esta índole para records especialmente para el caso discreto.

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Orientador : Luis Gimeno Latre / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas / Made available in DSpace on 2018-07-14T15:32:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cechin_Jose_M.pdf: 3252933 bytes, checksum: e14b938d0b48bf4aa8eafcd0d700cac0 (MD5) Previous issue date: 1977 / Resumo: Este trabalho analisa o desempenho dos algoritmos de filtragem não linear subóptimos que aproximam as não linearidades por desenvolvimento em série de Taylor. Propõe e analisa algoritmos alternativos baseados em aproximação das não linearidades que levem em conta suas características não apenas locais. Apresenta outros algoritmos subóptimos que aproximam diretamente a densidade a posteriori ou a função de verossimilhança obtida a partir da nova observação. Os algoritmos são comparados entre si, aplicando-os a exemplos numéricos simulados / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Ciências

Orientador : Hans Ingo Weber / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas / Made available in DSpace on 2018-07-18T03:28:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pederiva_Robson_M.pdf: 4311036 bytes, checksum: d2d996a8b399d53eadbee438b7ff8590 (MD5) Previous issue date: 1983 / Resumo: Estuda-se a identificação de um sistema mecânico de um grau de liberdade pela análise dos sinais de excitação e resposta no domínio do tempo. A estimação dos parâmetros é feita "off line" e analisa-se a influencia do tempo de discretização dos sinais, dos erros introduzidos pela instrumentação e da montagem utilizada para excitação sobre o valor final das estimativas / Abstract: The identification of a one degree of freedom mechanical system is studied by the analysis of excitation and response signals in the time domain. The parameter estimation was made off line and the influence of some aspects related as: sampling time, instrumentation mounting used to excite the system were analysed / Mestrado / Mestre em Engenharia Mecânica