Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://cimat.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1008/714| MÉTODOS PAERA SERIES DE TIEMPO: DETECCIÓN DE MEMORIA LARGA Y MODELOS FUNCIONALES ROBUSTOS | |
| ISRAEL MARTINEZ HERNANDEZ | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial | |
| ANALISIS TOPÓLOGÍCOS DE DATOS | |
| La tesis consiste en el estudio de dos problemas, ambos en un contexto de series temporales; prueba de persistencia basada en la entropía y estimación robusta del proceso autoregresivo funcional. En la primera parte se estudia el concepto de memoria larga en series de tiempo no lineales, usando la información mutua como una medida de dependencia. Esta medida es usada similarmente a la medida de covarianza en el caso lineal. Se considera la información muta a pares, es decir, la información mutua de la variable aleatoria al tiempo t y t-h, con h = 0,1,.... Se supone que dicha información mutua es una función continua en h. A partir de esto, se propone una prueba de hipótesis basada en la entropía del proceso para discriminar si el proceso tiene memoria corta o memoria larga. Esta prueba es con un enfoque funcional y prueba envolvente. Los valores críticos son obtenidos de simulaciones bajo la hipótesis nula usando una noción de orden en las curvas. En la segunda parte, se propone un estimador robusto en el modelo autoregresivo funcional de orden uno, ordenando las curvas observadas de acuerdo a la similaridad de ciertas propiedades que dichas curvas deben satisfacer. Se asume que el operador de coeficiente es un operador integral. La estimación es obtenida usando el método de mínimos cuadrados ponderados. Se propone una función de ponderación basada en la noción de profundidad. Se muestra que la función de influencia correspondiente es acotada y que el estimador preserva las propiedades deseables. | |
| 01-12-2017 | |
| Trabajo de grado, doctorado | |
| OTRAS | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis del CIMAT |
Cargar archivos:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| TE 644.pdf | 2.18 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |