dc.creatorAlfonzo Silva, Andrea
dc.date2017-03-20T17:37:34Z
dc.date2017-03-20T17:37:34Z
dc.date2017-03-20
dc.date.accessioned2022-10-28T01:23:11Z
dc.date.available2022-10-28T01:23:11Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10872/15225
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4948793
dc.descriptionResumen En las últimas décadas, se han desarrollado a partir de distribuciones probabilísticas, modelos determinísticos de difusión que han sido aplicados con éxito para el ajuste de fenómenos de crecimiento en muchos campos científicos, tales como el estudio de la difusión de innovaciones técnicas o de nuevos productos comerciales. Por ejemplo,modelos de crecimiento determinístico como el Logísticos Gompertz, están basados sobre hipótesis de crecimiento que en principio son válidas para modelar la evolución de ciertos fenómenos reales. En particular, este modelo ha sido aplicado con éxito para describir el crecimiento de poblaciones animales y células, así como para estudiar niveles de elaboración de productos manufacturados. Éste, es un tipo de modelo matemático para una serie de tiempo, donde el crecimiento es más lento al principio y al final de un período de tiempo. La idea fundamental de éste modelo se basa en que la tasa instantánea de crecimiento de la población disminuye de forma exponencial con el tiempo, o lo que es lo mismo, la mortalidad crece de forma exponencial con la edad.
dc.descriptionTUTOR: Mercedes Arriojas
dc.languagees
dc.relationBiblioteca Alonso Gamero Facultad de Ciencias;TG-19443
dc.subjectDistribución de Gompertz
dc.subjectEstimación de Máxima Verosimilitud
dc.subjectModelos Determinísticos
dc.titleLa distribución de Gompert y la estimación de máxima verosimilitud de sus parámetros.
dc.typeThesis


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