Modeling and estimation of some non Gaussian random fields

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dc.contributor.advisorSupervisor: Bevilacqua, Moreno
dc.contributor.advisorAdvisor: Gaetan, Carlo
dc.contributor.authorCaamaño Carrillo, Christian
dc.date.accessioned2024-06-03T19:53:25Z
dc.date.available2024-06-03T19:53:25Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractEn esta tesis, proponemos dos tipos de modelos para el análisis de regresión y depen- dencia de datos positivos y continuos, y de datos continuos con posible asimetría y/o cola pesada. Para el primer caso, proponemos dos campos aleatorios (posiblemente no estacionarios) con marginales de tipo Gamma y Weibull. Ambos campos aleatorios se obtienen transformando una suma rescalada de copias independientes de campos aleatorios normales al cuadrado. Para el segundo caso, proponemos un campo aleatorio con marginal t. Luego consideramos dos posibles generalizaciones que permiten una posible asimetría. En la primera aproximación obtenemos un campo aleatorio skew-t que mezcla un campo aleatorio skew-normal con la raíz cuadrada inversa de un campo aleatorio Gamma. En la segunda aproximación, obtenemos un campo aleatorio de dos piezas t que mezcla un campo aleatorio discreto binario específico con un campo aleatorio half-t. Estudiamos las propiedades de segundo orden asociadas y en el caso estacionario, las propiedades geométricas. Dado que la estimación de máxima verosimilitud es com- putacionalmente inviable, incluso para un conjunto de datos relativamente pequeño, pro- ponemos el uso de la verosimilitud por parejas. La eficacia de nuestra propuesta para los casos Gamma y Weibull, se ilustra mediante un estudio de simulación y un nuevo análisis de los datos de velocidad del viento de Irlanda (Haslett and Raftery, 1989) sin considerar ninguna transformación previa de los datos como en análisis estadísticos previos. Para los casos t y t asimétrico presentamos un estudio de simulación para mostrar el rendimiento de nuestro método.
dc.identifier.urihttps://repositoriobibliotecas.uv.cl/handle/uvscl/13863
dc.language.isoen
dc.publisherUniversidad de Valparaíso
dc.subjectANALISIS DE REGRESION
dc.subjectDISTRIBUCION DE WEIBULL
dc.titleModeling and estimation of some non Gaussian random fields
dc.typeThesis
uv.catalogadorPJR CIEN
uv.departamentoFacultad de Ciencias. Instituto de Estadística

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