{"id":115748,"date":"2014-05-06T00:00:00","date_gmt":"2014-05-06T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/analisis-de-sensibilidad-a-la-evidencia-en-redes-bayesianas-gaussianas\/"},"modified":"2014-05-06T00:00:00","modified_gmt":"2014-05-06T00:00:00","slug":"analisis-de-sensibilidad-a-la-evidencia-en-redes-bayesianas-gaussianas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/complutense-de-madrid\/analisis-de-sensibilidad-a-la-evidencia-en-redes-bayesianas-gaussianas\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de sensibilidad a la evidencia en redes bayesianas gaussianas."},"content":{"rendered":"

Tesis doctoral de Paola Mariluz Viviani Garcia <\/strong><\/h2>\n

En general, una red bayesiana busca modelar alg\u00fan fen\u00f3meno de inter\u00e9s, considerando las variables aleatorias involucradas en el problema y la estructura de dependencia existente entre ellas. As\u00ed, el objetivo principal consiste en obtener la distribuci\u00f3n de probabilidad condicionada de las variables que no son conocidas, principalmente de alguna de ellas definida como variable respuesta, en base a las variables que s\u00ed lo son (variables evidenciales). En este trabajo se consideran redes bayesianas gaussianas, es decir redes donde la distribuci\u00f3n de probabilidad conjunta asociada a las variable tiene distribuci\u00f3n normal multivariante.Considerando estos modelos, se propone una metodolog\u00eda para tratar el an\u00e1lisisde sensibilidad a la evidencia en redes bayesianas gaussianas. En muchos problemas en que se busca modelar situaciones reales, el conjunto de variables evidenciales no est\u00e1 previamente definido; de hecho, es una pr\u00e1ctica usual el intentar recoger la mayor cantidad de informaci\u00f3n posible, lo cual siempre tendr\u00e1 un coste asociado. La principal motivaci\u00f3n de esta propuesta naci\u00f3 de la idea de que no todas las variables de una rbg influyen de igual manera en la variable de inter\u00e9s. Es importante recalcar en este contexto, que el objetivo del procedimiento consiste en identificar entre las variables disponibles, cu\u00e1l o cu\u00e1les, intervienen m\u00e1s para disminuir la entrop\u00eda del objetivo, entendiendo esto como una disminuci\u00f3n de la incertidumbre.Una segunda aportaci\u00f3n del trabajo, consiste en la utilizaci\u00f3n de la informaci\u00f3n mutua normalizada para detectar el valor informativo de cada variable respecto del objetivo. Esta extensi\u00f3n al procedimiento, permite que adem\u00e1s de priorizar variables en el sentido ya expuesto, sea posible comparar el aporte de diferentes variables alternativas en una misma red, o variables similares en redes distintas. Hasta ahora, en general, los an\u00e1lisis en rbg desarrollados, hab\u00edan sido de tipo te\u00f3rico. Luego, una aportaci\u00f3n importante de este trabajo fue realizar una aplicaci\u00f3n a datos reales. Sin embargo, este procedimiento llev\u00f3 a enfrentar algunos hechos que no estaban considerados de manera te\u00f3rica. En primer lugar, la revisi\u00f3n del supuesto de normalidad. Al trabajar con redes ajustadas bajo el enfoque tradicional, se asume la normalidad y se desarrollan los an\u00e1lisis sin problema. En cambio, al considerar una base de datos real, se hace necesario revisar el cumplimiento del supuesto de normalidad. As\u00ed, en este trabajo se hizo una b\u00fasqueda de diferentes metodolog\u00edas, y se aplic\u00f3 un test de normalidad multivariante que permite responder a este supuesto.Por otro lado, frente al rechazo de la hip\u00f3tesis de normalidad, queda planteado un nuevo problema: c\u00f3mo resolver la falta de normalidad para poder ajustar una redbayesiana gaussiana. Para responder, se propone considerar para la matriz de datos la distribuci\u00f3n nonparanormal, que a trav\u00e9s de una transformaci\u00f3n semiparam\u00e9trica, permite obtener una matriz de datos que cumple el supuesto de normalidad. Este hecho toma gran importancia ante la posibilidad de utilizar las redes bayesianas como una verdadera herramienta de modelado de la realidad, ya que es muy frecuente que datos reales no sigan una distribuci\u00f3n normal multivariante.<\/p>\n

 <\/p>\n

Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00abAn\u00e1lisis de sensibilidad a la evidencia en redes bayesianas gaussianas.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n
    \n
  • T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 An\u00e1lisis de sensibilidad a la evidencia en redes bayesianas gaussianas. <\/li>\n
  • Autor:<\/strong>\u00a0 Paola Mariluz Viviani Garcia <\/li>\n
  • Universidad:<\/strong>\u00a0 Complutense de Madrid<\/li>\n
  • Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 05\/06\/2014<\/li>\n<\/ul>\n

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    Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n
      \n
    • Director de la tesis<\/strong>\n
        \n
      • Miguel Angel Gomez Villegas<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
      • Tribunal<\/strong>\n
          \n
        • Presidente del tribunal: beatriz Gonzalez perez <\/li>\n
        • Jorge Mart\u00edn arevalillo (vocal)<\/li>\n
        • Juan Miguel Marin diazaraque (vocal)<\/li>\n
        • Juli\u00e1n de la Horra navarro (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

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