Este trabajo considera la obtención de modelos para la síntesis de controladores robustos. Se presenta una metodología bayesiana que combina aspectos de las actuales técnicas de identificación robusta, tanto deterministas como estocásticas. El enfoque bayesiano presenta interesantes ventajas tanto a nivel conceptual y metodológico como de resultados. Se comentan aspectos de su implementación por medio de técnicas de simulación de Monte Carlo/cadenas de Markov y se ilustra parte de la metodología con un ejemplo.Peer Reviewe
La mayoría de la literatura sobre técnicas estadísticas en la Ciencia Actuarial está basada en métod...
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El modelo clásico para el comportamiento del precio de activos riesgosos asume volatilidad constante...
Mediante este artículo, se expone una aplicación práctica, comprobada a través de datos reales, de c...
En este trabajo se propone un modelo jerárquico Gamma para el análisis bayesiano de tiempos de desem...
En este estudio se presenta una metodología para realizar la identificación robusta de un sistema de...
Los modelos jerárquicos Bayesianos son utilizados en la modelación de datos en diferentes áreas en l...
Comunicación presentada en el I Congrés Català d’Intel·ligència Artificial, Tarragona, Octubre de 19...
En el área de la industria, en particular en la ingeniería, la confiabilidad de productos o sistemas...
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Se tratan los modelos bayesianos biparamétricos para el cálculo de cotas del error total en una audi...
Lo que se presenta es un breve recorrido por el programa WinBUGS, desarrollado para problemas de in...
Resumen basado en el de la publicaciónResumen en español e inglésLa estadística es una de las ramas ...
Basado en el conocimiento del asesor de tesis este modelo es de los primeros en su tipo aplicados en...
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