| dc.contributor | VAQUERA HUERTA, HUMBERTO; 120229 | |
| dc.creator | JIMÉNEZ HERNÁNDEZ, JOSÉ DEL CARMEN; 104173 | |
| dc.creator | Jiménez Hernández, José del Carmen | |
| dc.date | 2019-09-12T14:33:42Z | |
| dc.date | 2019-09-12T14:33:42Z | |
| dc.date | 2016-09 | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-17T19:36:47Z | |
| dc.date.available | 2023-07-17T19:36:47Z | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/10521/4107 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7506177 | |
| dc.description | Tesis (Doctorado en Ciencias, especialista en Estadística).- Colegio de Postgraduados, 2016. | |
| dc.description | La presente investigación se enfoca en el análisis espacial y espacio-temporal de eventos extreos, en particular valores extremos del monóxido de carbono en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México. En el análisis espacial, se aplican los modelos de Smith y Schlather, se proponen tendencias espaciales a los parámetros de la distribución de valores extremos lo que permite producir mapas predictivos y de nivel de retorno, también se propone un modelo jerárquico bayesiano para el análisis de estos datos, aquí también se pueden producir mapas predictivos y de nivel de retorno. Finalmente se presenta la propuesta sobre la extensión del modelo de Schlather al espacio-tiempo, se obtiene de manera analítica la función de distribución acumulada bivariada y con base en esta se propone usar la metodología de verosimilitud compuesta para la estimación de los parámetros del modelo. _______________ PREDICTIVE MODELS OF EXTREME EVENTS IN SPACE-TIME. ABSTRACT: This research focuses on spatial analysis and space-time of extreme events, particularly extreme values of carbon monoxide in the metropolitan area of Mexico City. In spatial analysis, models of Smith and Schlather were applied, we proposed spatial trends to the parameters of the distribution of extreme values which can produce predictive and return level maps, a Bayesian hierarchical model for the analysis also proposed these data, here also can produce predictive and return level maps. Finally, the proposal on the extension of the model Schlather space – time is presented, here obtained analytically the bivariate cumulative distribution function and based on this methodology intends to use the composite likelihood to estimate parameters of the model. | |
| dc.description | Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT). | |
| dc.format | pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
| dc.subject | Distribución de valores extremos | |
| dc.subject | Procesos max-stable | |
| dc.subject | Verosimilitud compuesta | |
| dc.subject | Estadística bayesiana | |
| dc.subject | Procesos espacio temporales | |
| dc.subject | Extreme value distribution | |
| dc.subject | Max–stable processes | |
| dc.subject | Composite likelihood | |
| dc.subject | Bayesian statistics | |
| dc.subject | Space–time processes | |
| dc.subject | Estadística | |
| dc.subject | Doctorado | |
| dc.subject | CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA::MATEMÁTICAS::ESTADÍSTICA::ESTADÍSTICA | |
| dc.title | Modelos predictivos de eventos extremos en espacio tiempo. | |
| dc.type | Tesis | |
| dc.type | doctoralThesis | |
