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dc.contributor.authorJiménez Hernández, José del Carmen
dc.creatorJIMÉNEZ HERNÁNDEZ, JOSÉ DEL CARMEN; 104173
dc.date.accessioned2019-09-12T14:33:42Z
dc.date.available2019-09-12T14:33:42Z
dc.date.issued2016-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10521/4107
dc.descriptionTesis (Doctorado en Ciencias, especialista en Estadística).- Colegio de Postgraduados, 2016.es_MX
dc.description.abstractLa presente investigación se enfoca en el análisis espacial y espacio-temporal de eventos extreos, en particular valores extremos del monóxido de carbono en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México. En el análisis espacial, se aplican los modelos de Smith y Schlather, se proponen tendencias espaciales a los parámetros de la distribución de valores extremos lo que permite producir mapas predictivos y de nivel de retorno, también se propone un modelo jerárquico bayesiano para el análisis de estos datos, aquí también se pueden producir mapas predictivos y de nivel de retorno. Finalmente se presenta la propuesta sobre la extensión del modelo de Schlather al espacio-tiempo, se obtiene de manera analítica la función de distribución acumulada bivariada y con base en esta se propone usar la metodología de verosimilitud compuesta para la estimación de los parámetros del modelo. _______________ PREDICTIVE MODELS OF EXTREME EVENTS IN SPACE-TIME. ABSTRACT: This research focuses on spatial analysis and space-time of extreme events, particularly extreme values of carbon monoxide in the metropolitan area of Mexico City. In spatial analysis, models of Smith and Schlather were applied, we proposed spatial trends to the parameters of the distribution of extreme values which can produce predictive and return level maps, a Bayesian hierarchical model for the analysis also proposed these data, here also can produce predictive and return level maps. Finally, the proposal on the extension of the model Schlather space – time is presented, here obtained analytically the bivariate cumulative distribution function and based on this methodology intends to use the composite likelihood to estimate parameters of the model.es_MX
dc.description.sponsorshipConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT).es_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectDistribución de valores extremoses_MX
dc.subjectProcesos max-stablees_MX
dc.subjectVerosimilitud compuestaes_MX
dc.subjectEstadística bayesianaes_MX
dc.subjectProcesos espacio temporaleses_MX
dc.subjectExtreme value distributiones_MX
dc.subjectMax–stable processeses_MX
dc.subjectComposite likelihoodes_MX
dc.subjectBayesian statisticses_MX
dc.subjectSpace–time processeses_MX
dc.subjectEstadísticaes_MX
dc.subjectDoctoradoes_MX
dc.subject.classificationCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA::MATEMÁTICAS::ESTADÍSTICA::ESTADÍSTICAes_MX
dc.titleModelos predictivos de eventos extremos en espacio tiempo.es_MX
dc.typeTesises_MX
Tesis.contributor.advisorVaquera Huerta, Humberto
Tesis.contributor.advisorPérez Rodríguez, Paulino
Tesis.contributor.advisorArnold, Barry C.
Tesis.contributor.advisorVillaseñor Alva, José A.
Tesis.contributor.advisorRamírez Pérez, Filemón
Tesis.date.submitted2016-09
Tesis.date.accesioned2017
Tesis.date.available2017
Tesis.typeTesises_MX
Tesis.format.mimetypepdfes_MX
Tesis.format.extent20,290 KBes_MX
Tesis.subject.nalTiempo y espacioes_MX
Tesis.subject.nalSpace and timees_MX
Tesis.subject.nalMonóxido de carbonoes_MX
Tesis.subject.nalCarbon monoxidees_MX
Tesis.subject.nalZona Metropolitana, Ciudad de México, Méxicoes_MX
Tesis.rightsAcceso abiertoes_MX
Articulos.subject.classificationEstadísticaes_MX
dc.type.conacytdoctoralThesises_MX
dc.identificator1||12||1209||610504es_MX
dc.contributor.directorVAQUERA HUERTA, HUMBERTO; 120229
dc.audiencegeneralPublices_MX


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