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Asimilación de datos por ensambles y tratamiento de errores: aplicaciones en modelos epidemiológicos

dc.contributor.advisorPulido, Manuel Arturo
dc.contributor.authorCocucci, Tadeo Javier
dc.date.accessioned2023-03-03T16:17:16Z
dc.date.available2023-03-03T16:17:16Z
dc.date.issued2022-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11086/546390
dc.descriptionTesis (Doctor en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2022.es
dc.description.abstractEn esta tesis abordamos uno de los desafíos principales dentro de la disciplina de la asimilación de datos: la especificación de las incertezas inherentes al modelo y a las observaciones en los sistemas parcialmente observados. Nos focalizamos en técnicas basadas en ensambles. Proponemos un método online de inferencia de estos errores basado en el algoritmo EM y lo evaluamos experimentalmente. Adicionalmente, abordamos la posibilidad del uso de métodos de asimilación de datos por ensambles en modelos epidemiológicos basados en agentes.es
dc.language.isospaes
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectProbabilidad y estadísticaes
dc.subjectAlgoritmos de razonamiento probabilísticoes
dc.subjectFiltros de Kalman y modelos de Markov ocultoses
dc.subjectAsimilación de datoses
dc.subjectFiltros de Kalman por ensambleses
dc.subjectAlgoritmo EMes
dc.subjectModelos de agenteses
dc.subjectEpidemiologíaes
dc.subjectMathematics of computingen
dc.subjectProbability and statisticsen
dc.subjectProbabilistic reasoning algorithmsen
dc.subjectKalman filters and hidden Markov modelsen
dc.titleAsimilación de datos por ensambles y tratamiento de errores: aplicaciones en modelos epidemiológicoses
dc.typebachelorThesises
dc.description.filFil: Cocucci, Tadeo Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.es


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Cocucci, Tadeo Javier. Asimilación ...
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