Modelo geoestadístico espacio-temporal del crimen en El Salvador: análisis estructural y predictivo

En los últimos años la comunidad científica ha venido dándole un interés en la modelización geoestadística de fenómenos, construyendo nuevas familias de estructuras espacio-temporales válidos para darle un mayor tratamiento a muchas disciplinas como medioambiente, epidemiología, geología, medicina,...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor: Rosa Alvarado, Welman del Carmen
Formato: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2011
País:El Salvador
Recursos:Universidad de El Salvador
Repositorio:Repositorio Institucional UES
Idioma:español
OAI Identifier:oai:ri.ues.edu.sv:12573
Acesso em linha:http://ri.ues.edu.sv/12573/
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:515 Análisis
519 Probalidades y matemática aplicada
id SV_3d1df0d6ea062bbd5565bfe8ae2c094a
oai_identifier_str oai:ri.ues.edu.sv:12573
network_acronym_str SV
network_name_str El Salvador
repository_id_str
spelling Modelo geoestadístico espacio-temporal del crimen en El Salvador: análisis estructural y predictivoRosa Alvarado, Welman del Carmen515 Análisis519 Probalidades y matemática aplicadaEn los últimos años la comunidad científica ha venido dándole un interés en la modelización geoestadística de fenómenos, construyendo nuevas familias de estructuras espacio-temporales válidos para darle un mayor tratamiento a muchas disciplinas como medioambiente, epidemiología, geología, medicina, geofísica, entre otros, en el estudio de la variabilidad espacial y espacio-temporal. Gran parte de este esfuerzo viene encaminado en la búsqueda de nuevas herramientas que permitan estudiar fenómenos donde incluya interacciones entre el espacio y tiempo para estudiar su variabilidad de una forma separada. Uno de esos esfuerzos ha sido posible gracias a las primeras aproximaciones en la construcción de covarianzas espacio-temporales (Kyriakidis y Journel, 1999) que se basan en la extensión natural de métodos espaciales o temporales y una dimensión espacio-temporal. También, en lo que respecta a la construcción de modelos donde involucre el análisis de variabilidad con tipo de estructuras espacio-temporal, De Cesaré et al. (2001) llevó esa extensión hacia un contexto no separable, es decir, construir modelos basados en covarianzas espacio-temporales estacionarios en las que asumen isotropía en el espacio y tiempo.2011-06ThesisNonPeerReviewedinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesistexthttp://ri.ues.edu.sv/12573/http://ri.ues.edu.sv/12573/reponame:Repositorio Institucional UESinstname:Universidad de El Salvadorinstacron:UESspainfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-11-01T16:34:25Zmail@mail.com -
dc.title.none.fl_str_mv Modelo geoestadístico espacio-temporal del crimen en El Salvador: análisis estructural y predictivo
title Modelo geoestadístico espacio-temporal del crimen en El Salvador: análisis estructural y predictivo
spellingShingle Modelo geoestadístico espacio-temporal del crimen en El Salvador: análisis estructural y predictivo
Rosa Alvarado, Welman del Carmen
515 Análisis
519 Probalidades y matemática aplicada
title_short Modelo geoestadístico espacio-temporal del crimen en El Salvador: análisis estructural y predictivo
title_full Modelo geoestadístico espacio-temporal del crimen en El Salvador: análisis estructural y predictivo
title_fullStr Modelo geoestadístico espacio-temporal del crimen en El Salvador: análisis estructural y predictivo
title_full_unstemmed Modelo geoestadístico espacio-temporal del crimen en El Salvador: análisis estructural y predictivo
title_sort Modelo geoestadístico espacio-temporal del crimen en El Salvador: análisis estructural y predictivo
dc.creator.none.fl_str_mv Rosa Alvarado, Welman del Carmen
author Rosa Alvarado, Welman del Carmen
author_facet Rosa Alvarado, Welman del Carmen
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv 515 Análisis
519 Probalidades y matemática aplicada
topic 515 Análisis
519 Probalidades y matemática aplicada
description En los últimos años la comunidad científica ha venido dándole un interés en la modelización geoestadística de fenómenos, construyendo nuevas familias de estructuras espacio-temporales válidos para darle un mayor tratamiento a muchas disciplinas como medioambiente, epidemiología, geología, medicina, geofísica, entre otros, en el estudio de la variabilidad espacial y espacio-temporal. Gran parte de este esfuerzo viene encaminado en la búsqueda de nuevas herramientas que permitan estudiar fenómenos donde incluya interacciones entre el espacio y tiempo para estudiar su variabilidad de una forma separada. Uno de esos esfuerzos ha sido posible gracias a las primeras aproximaciones en la construcción de covarianzas espacio-temporales (Kyriakidis y Journel, 1999) que se basan en la extensión natural de métodos espaciales o temporales y una dimensión espacio-temporal. También, en lo que respecta a la construcción de modelos donde involucre el análisis de variabilidad con tipo de estructuras espacio-temporal, De Cesaré et al. (2001) llevó esa extensión hacia un contexto no separable, es decir, construir modelos basados en covarianzas espacio-temporales estacionarios en las que asumen isotropía en el espacio y tiempo.
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011-06
dc.type.none.fl_str_mv Thesis
NonPeerReviewed
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://ri.ues.edu.sv/12573/
url http://ri.ues.edu.sv/12573/
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv http://ri.ues.edu.sv/12573/
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv text
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional UES
instname:Universidad de El Salvador
instacron:UES
instname_str Universidad de El Salvador
instacron_str UES
institution UES
reponame_str Repositorio Institucional UES
collection Repositorio Institucional UES
repository.name.fl_str_mv -
repository.mail.fl_str_mv mail@mail.com
_version_ 1736459868454256640
score 15,812455

Registos relacionados