{"id":80664,"date":"2018-03-10T00:04:23","date_gmt":"2018-03-10T00:04:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/robustez-en-geoestadistica-multivariante\/"},"modified":"2018-03-10T00:04:23","modified_gmt":"2018-03-10T00:04:23","slug":"robustez-en-geoestadistica-multivariante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/ciencias-de-la-tierra-y-del-espacio\/robustez-en-geoestadistica-multivariante\/","title":{"rendered":"Robustez en geoestadistica multivariante"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong>  Palacios Navarro M. Blanca <\/strong><\/h2>\n<p>Los objetivos de esta memoria son detectar los posibles datos at\u00edpicos y las observaciones influyentes dentro del contexto de la estad\u00edstica espacial multivariante y acomodar este tipo de datos en la estimaci\u00f3n de los par\u00e1metros de tendencia del modelo lineal espacial multivariante mediante m\u00e9todos robustos.  el presente trabajo se organiza en cuatro cap\u00edtulos. En el primer cap\u00edtulo, se revisan los conceptos fundamentales enlos que se basa la geoestad\u00edstica as\u00ed como los m\u00e9todos de estimaci\u00f3n y ajuste de las estructuras de correlaci\u00f3n espacial y los m\u00e9todos de predicci\u00f3n lineal kriging y cokriging universal.  en el segundo cap\u00edtulo, se generaliza la distancia de cook al contexto espacial multivariante. Las medidas propuestas eval\u00faan la influencia de las observaciones registradas en cada localizaci\u00f3n y detectan aquellas cuya presencia afecta en mayor medida a la estimaci\u00f3n de los par\u00e1metros de tendencia del modelo lineal espacial multivariante y a la predicci\u00f3n. asimismo, se proporciona un m\u00e9todo de actualizaci\u00f3n de f\u00f3rmulas para reducir el coste computacional que supone el ajuste del modelo al eliminar una localizaci\u00f3n en cada paso.  en el tercer cap\u00edtulo, se contrasta el modelo de efecto pepita puro a los datos obtenidos mediante una transformaci\u00f3n de los datos originales. los resultados se han obtenido utilizando el m\u00e9todo de los residuos ortonormales en datos generados por simulaci\u00f3n.  finalmente, en el cuarto cap\u00edtulo se acomodan los datos at\u00edpicos y las observaciones influyentes en la estimaci\u00f3n de los par\u00e1metros de tendencia del modelo lineal espacial multivariante aplicando m\u00e9todos robustos. Se propone un m-estimador generalizado el cual reduce la influencia de los datos at\u00edpicos tanto en las variables como en el espacio de dise\u00f1o.  dicho estimador se caracteriza por sus buenas propiedades robustas como son un punto de ruptura alto, funci\u00f3n de influencia acotada y una eficiencia asint\u00f3tica c<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Robustez en geoestadistica multivariante<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Robustez en geoestadistica multivariante <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0  Palacios Navarro M. Blanca <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 P\u00fablica de navarra<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 20\/09\/1999<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Ana Fern\u00e1ndez Militino<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Juan  jos\u00e9 Egozcue rub\u00ed <\/li>\n<li> Angulo iba\u00f1ez Jos\u00e9 Miguel (vocal)<\/li>\n<li>Juan Ferr\u00e1ndiz ferragud (vocal)<\/li>\n<li>angela Diblasi garcia (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Palacios Navarro M. Blanca Los objetivos de esta memoria son detectar los posibles datos at\u00edpicos y las [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[3148,27,1477,953,126,18529],"tags":[105944,172571,3364,40410,15931,172570],"class_list":["post-80664","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-analisis-multivariante","category-ciencias-de-la-tierra-y-del-espacio","category-estadistica","category-geologia","category-matematicas","category-publica-de-navarra","tag-ana-fernandez-militino","tag-angela-diblasi-garcia","tag-angulo-ibanez-jose-miguel","tag-juan-ferrandiz-ferragud","tag-juan-jose-egozcue-rubi","tag-palacios-navarro-m-blanca"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/80664","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=80664"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/80664\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=80664"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=80664"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=80664"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}