Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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Autorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Benites Alfaro, Omar EduardoTemasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Geografía matemática

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    Inferencia bayesiana aproximada del modelo espacio-temporal usando NNGP
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-08-23) Benites Alfaro, Omar Eduardo; Quiroz Cornejo, Zaida Jesús
    Los modelos espacio-temporales nos permiten estudiar la distribución espacial de una variable en el tiempo. Por ejemplo, se puede estudiar la distribución espacial del material particulado en un país a través de los años, dado que las concentraciones de material particulado en estaciones cercanas pueden ser similares y la concentración en una estación en un año puede depender de la concentración en la misma estación el año anterior anterior. En esta tesis se propone usar un modelo espacio-temporal a través del proceso gaussiano de vecinos más cercanos. Para implementar este modelo y aplicarlo en grandes bases de datos se propone usar inferencia bayesiana a través del método de integración aproximada de Laplace (INLA). La bondad de ajuste del modelo y su eficiencia se estudia a través de simulaciones. Finalmente se aplica el modelo implementado a una base de datos reales.