2002, vol. 26, núm. 1 - 2http://hdl.handle.net/2099/38812024-03-29T09:11:27Z2024-03-29T09:11:27ZComentaris de llibresCastillo, Joan delAluja Banet, Tomàshttp://hdl.handle.net/2099/67772021-05-21T02:35:08Z2008-11-06T19:23:30ZComentaris de llibres
Castillo, Joan del; Aluja Banet, Tomàs
2008-11-06T19:23:30ZCastillo, Joan delAluja Banet, TomàsSecció docent i problemesCuadras, C.M. (Carlos Maria)http://hdl.handle.net/2099/67752020-07-21T19:01:02Z2008-11-06T18:59:07ZSecció docent i problemes
Cuadras, C.M. (Carlos Maria)
2008-11-06T18:59:07ZCuadras, C.M. (Carlos Maria)A note on the application of integrals involving cyclic products of kernelsBuldygin, Valery V.Utzet, FredericZaiats, Vladimirhttp://hdl.handle.net/2099/41802020-07-21T19:01:04Z2007-12-11T17:25:21ZA note on the application of integrals involving cyclic products of kernels
Buldygin, Valery V.; Utzet, Frederic; Zaiats, Vladimir
In statistics of stochastic processes and random fields, a moment function or a cumulant of an estimate of either the correlation function or the spectral function can often contain an integral involving a cyclic product of kernels. We define and study this class of integrals and prove a Young-Hölder inequality. This inequality further enables us to study asymptotics of the above mentioned integrals in the situation where the kernels depend on a parameter. An application to the problem of estimation of the response function in a Volterra system is given.
2007-12-11T17:25:21ZBuldygin, Valery V.Utzet, FredericZaiats, VladimirIn statistics of stochastic processes and random fields, a moment function or a cumulant of an estimate of either the correlation function or the spectral function can often contain an integral involving a cyclic product of kernels. We define and study this class of integrals and prove a Young-Hölder inequality. This inequality further enables us to study asymptotics of the above mentioned integrals in the situation where the kernels depend on a parameter. An application to the problem of estimation of the response function in a Volterra system is given.Characterizations of inequality orderings by means of dispersive orderingsRamos Romero, H. M.Sordo Díaz, M. A.http://hdl.handle.net/2099/41792020-07-21T19:01:05Z2007-12-11T17:20:18ZCharacterizations of inequality orderings by means of dispersive orderings
Ramos Romero, H. M.; Sordo Díaz, M. A.
The generalized Lorenz order and the absolute Lorenz order are used in economics to compare income distributions in terms of social welfare. In Section 2, we show that these orders are equivalent to two stochastic orders, the concave order and the dilation order, which are used to compare the dispersion of probability distributions. In Section 3, a sufficient condition for the absolute Lorenz order, which is often easy to verify in practice, is presented. This condition is applied in Section 4 to the ordering of generalized gamma distributions with different parameters.
2007-12-11T17:20:18ZRamos Romero, H. M.Sordo Díaz, M. A.The generalized Lorenz order and the absolute Lorenz order are used in economics to compare income distributions in terms of social welfare. In Section 2, we show that these orders are equivalent to two stochastic orders, the concave order and the dilation order, which are used to compare the dispersion of probability distributions. In Section 3, a sufficient condition for the absolute Lorenz order, which is often easy to verify in practice, is presented. This condition is applied in Section 4 to the ordering of generalized gamma distributions with different parameters.Statistical procedures for spatial point pattern recognitionMateu, Jorgehttp://hdl.handle.net/2099/41782020-07-21T19:01:03Z2007-12-11T17:19:02ZStatistical procedures for spatial point pattern recognition
Mateu, Jorge
Spatial structures in the form of point patterns arise in many different contexts, and in most of them the key goal concerns the detection and recognition of the underlying spatial pattern. Particularly interesting is the case of pattern analysis with replicated data in two or more experimental groups. This paper compares design-based and model-based approaches to the analysis of this kind of spatial data. Basic questions about pattern detection concern estimating the properties of the underlying spatial point process within each experimental group, and comparing the properties between groups. The paper discusses how either approach can be implemented in the specific context of a single-factor replicated experiment and uses simulations to show how the model-based approach can be more efficient when the underlying model assumptions hold, but potentially misleading otherwise.
2007-12-11T17:19:02ZMateu, JorgeSpatial structures in the form of point patterns arise in many different contexts, and in most of them the key goal concerns the detection and recognition of the underlying spatial pattern. Particularly interesting is the case of pattern analysis with replicated data in two or more experimental groups. This paper compares design-based and model-based approaches to the analysis of this kind of spatial data. Basic questions about pattern detection concern estimating the properties of the underlying spatial point process within each experimental group, and comparing the properties between groups. The paper discusses how either approach can be implemented in the specific context of a single-factor replicated experiment and uses simulations to show how the model-based approach can be more efficient when the underlying model assumptions hold, but potentially misleading otherwise.Detección de rasgos en imágenes binarias mediante procesos puntuales espaciales marcadosMateu, JorgeLorenzo, Gilhttp://hdl.handle.net/2099/41772020-07-21T19:01:08Z2007-12-11T17:16:50ZDetección de rasgos en imágenes binarias mediante procesos puntuales espaciales marcados
Mateu, Jorge; Lorenzo, Gil
En este trabajo consideramos el problema de la detección de rasgos bajo la presencia de ruido en imágenes que tras un cierto tratamiento se reducen a binarias, por la presencia de dos tipos de elementos. Podemos encontrar ejemplos de este problema en la detección de minas por medio de imágenes de avión o satélite, en la búsqueda de rasgos en imágenes microscópicas de células, o en la caracterización de fallas en zonas de terremotos.
En primer lugar revisamos algunos métodos de detección jerárquicos basados en modelos probabilísticos, en los que los rasgos proceden de distribuciones normales multivariantes y el ruido surge según un proceso de Poisson espacial. Posteriormente, presentamos una nueva solución al problema mediante el uso de procesos puntuales espaciales marcados. Definimos un proceso puntual marcado en el que a cada localización se le asigna un par de marcas: las distancias al K-ésimo vecino más cercano y una variable dicotómica diferenciadora del rasgo frente al ruido. Esas distancias se modelizan como una mixtura de distribuciones cuyos parámetros se determinan mediante el algoritmo EM.
Finalmente la nueva metodología es evaluada y contrastada sobre simulaciones y casos reales.
2007-12-11T17:16:50ZMateu, JorgeLorenzo, GilEn este trabajo consideramos el problema de la detección de rasgos bajo la presencia de ruido en imágenes que tras un cierto tratamiento se reducen a binarias, por la presencia de dos tipos de elementos. Podemos encontrar ejemplos de este problema en la detección de minas por medio de imágenes de avión o satélite, en la búsqueda de rasgos en imágenes microscópicas de células, o en la caracterización de fallas en zonas de terremotos.
En primer lugar revisamos algunos métodos de detección jerárquicos basados en modelos probabilísticos, en los que los rasgos proceden de distribuciones normales multivariantes y el ruido surge según un proceso de Poisson espacial. Posteriormente, presentamos una nueva solución al problema mediante el uso de procesos puntuales espaciales marcados. Definimos un proceso puntual marcado en el que a cada localización se le asigna un par de marcas: las distancias al K-ésimo vecino más cercano y una variable dicotómica diferenciadora del rasgo frente al ruido. Esas distancias se modelizan como una mixtura de distribuciones cuyos parámetros se determinan mediante el algoritmo EM.
Finalmente la nueva metodología es evaluada y contrastada sobre simulaciones y casos reales.Estimación de la función de distribución sobre poblaciones finitas mediante diseños muestrales bietápicos apropiadosMayor Gallego, J. AntonioMartínez Blanes, M.http://hdl.handle.net/2099/41762020-07-21T19:01:06Z2007-12-11T17:15:00ZEstimación de la función de distribución sobre poblaciones finitas mediante diseños muestrales bietápicos apropiados
Mayor Gallego, J. Antonio; Martínez Blanes, M.
Con el objeto de estimar la función de distribución de una variable de estudio sobre una población finita, se propone en este trabajo emplear el estimador de Horvitz-Thompson, lo que proporciona una estrategia muestral insesgada, siendo la varianza de dicho estimador una función real de variable real cuya minimización permite obtener diseños muestrales óptimos bajo diferentes criterios. En este trabajo empleamos la norma ||·||1 como criterio de optimización, minimizando la norma de la varianza, como función de la matriz del diseño muestral. De esta forma, suponiendo muestreo por conglomerados en dos etapas y considerando como dominio de búsqueda el conjunto de los diseños muestrales de tipo uniforme, en el sentido de ser iguales las probabilidades de inclusión de primer orden, se estudia la obtención de diseños muestrales adecuados para dicha estimación.
2007-12-11T17:15:00ZMayor Gallego, J. AntonioMartínez Blanes, M.Con el objeto de estimar la función de distribución de una variable de estudio sobre una población finita, se propone en este trabajo emplear el estimador de Horvitz-Thompson, lo que proporciona una estrategia muestral insesgada, siendo la varianza de dicho estimador una función real de variable real cuya minimización permite obtener diseños muestrales óptimos bajo diferentes criterios. En este trabajo empleamos la norma ||·||1 como criterio de optimización, minimizando la norma de la varianza, como función de la matriz del diseño muestral. De esta forma, suponiendo muestreo por conglomerados en dos etapas y considerando como dominio de búsqueda el conjunto de los diseños muestrales de tipo uniforme, en el sentido de ser iguales las probabilidades de inclusión de primer orden, se estudia la obtención de diseños muestrales adecuados para dicha estimación.Análisis factorial múltiple como técnica de estudio de la estabilidad de los resultados de un análisis de componentes principalesAbascal Fernández, ElenaLandaluce Calvo, Ma. I.http://hdl.handle.net/2099/41752020-07-21T19:01:04Z2007-12-11T17:13:42ZAnálisis factorial múltiple como técnica de estudio de la estabilidad de los resultados de un análisis de componentes principales
Abascal Fernández, Elena; Landaluce Calvo, Ma. I.
Una característica de los métodos factoriales es que siempre producen resultados y éstos no son una simple descripción, sino que ponen de manifiesto la estructura existente entre los datos, de ahí la necesidad de estudiar la validez de los resultados. Es preciso analizar la naturaleza de esta estructura y estudiar la estabilidad de los resultados. Consideramos que el mejor criterio es el análisis de la estabilidad de los mapas obtenidos en el análisis factorial.
El Análisis Factorial Múltiple (AFM), desarrollado por E. Escofier and J. Pages (1992), permite el análisis simultáneo de tablas en las que un mismo conjunto de individuos se describe a través de varios grupos de variables. En este trabajo se muestra la eficacia de este método para el análisis de la estabilidad de los resultados obtenidos mediante Análisis de Componentes Principales.
2007-12-11T17:13:42ZAbascal Fernández, ElenaLandaluce Calvo, Ma. I.Una característica de los métodos factoriales es que siempre producen resultados y éstos no son una simple descripción, sino que ponen de manifiesto la estructura existente entre los datos, de ahí la necesidad de estudiar la validez de los resultados. Es preciso analizar la naturaleza de esta estructura y estudiar la estabilidad de los resultados. Consideramos que el mejor criterio es el análisis de la estabilidad de los mapas obtenidos en el análisis factorial.
El Análisis Factorial Múltiple (AFM), desarrollado por E. Escofier and J. Pages (1992), permite el análisis simultáneo de tablas en las que un mismo conjunto de individuos se describe a través de varios grupos de variables. En este trabajo se muestra la eficacia de este método para el análisis de la estabilidad de los resultados obtenidos mediante Análisis de Componentes Principales.Un modelo Poissoniano para predecir la matriculación de vehículos en países europeosValderrama Bonnet, Mariano J.Aguilera del Pino, Ana MaríaRodríguez Bouzas, Paulahttp://hdl.handle.net/2099/41742020-07-21T19:01:01Z2007-12-11T17:12:08ZUn modelo Poissoniano para predecir la matriculación de vehículos en países europeos
Valderrama Bonnet, Mariano J.; Aguilera del Pino, Ana María; Rodríguez Bouzas, Paula
En este artículo presentamos una modelización para la matriculación de vehículos en países de Europa mediante un proceso de Poisson Doblemente Estocástico con media aleatoria Normal truncada. Apoyándonos en trabajos previos acerca de este proceso, se amplía el estudio de características de éste. Asímismo, se hace una predicción de este proceso para los años 2000 y 2001.
2007-12-11T17:12:08ZValderrama Bonnet, Mariano J.Aguilera del Pino, Ana MaríaRodríguez Bouzas, PaulaEn este artículo presentamos una modelización para la matriculación de vehículos en países de Europa mediante un proceso de Poisson Doblemente Estocástico con media aleatoria Normal truncada. Apoyándonos en trabajos previos acerca de este proceso, se amplía el estudio de características de éste. Asímismo, se hace una predicción de este proceso para los años 2000 y 2001.On superlinear multipler update methods for partial augmented Lagrangian techniquesMijangos, Eugeniohttp://hdl.handle.net/2099/41732020-07-21T19:01:08Z2007-12-11T17:10:25ZOn superlinear multipler update methods for partial augmented Lagrangian techniques
Mijangos, Eugenio
The minimization of a nonlinear function with linear and nonlinear constraints and simple bounds can be performed by minimizing an augmented Lagrangian function, including only the nonlinear constraints. This procedure is particularly interesting in case that the linear constraints are flow conservation equations, as there exist efficient techniques to solve nonlinear network problems. It is then necessary to estimate their multipliers, and variable reduction techniques can be used to carry out the successive minimizations. This work analyzes the possibility of estimating these multipliers using Newton-like methods. Several procedures are put forward which combine first and second-order estimation, and are compared with each other and with the Hestenes-Powell multiplier estimation by means of computational tests.
2007-12-11T17:10:25ZMijangos, EugenioThe minimization of a nonlinear function with linear and nonlinear constraints and simple bounds can be performed by minimizing an augmented Lagrangian function, including only the nonlinear constraints. This procedure is particularly interesting in case that the linear constraints are flow conservation equations, as there exist efficient techniques to solve nonlinear network problems. It is then necessary to estimate their multipliers, and variable reduction techniques can be used to carry out the successive minimizations. This work analyzes the possibility of estimating these multipliers using Newton-like methods. Several procedures are put forward which combine first and second-order estimation, and are compared with each other and with the Hestenes-Powell multiplier estimation by means of computational tests.