Abstract
En 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.