33 FNE and 13 CLATSE, 2018, Guadalajara, Mexico, October 1−5 / Antoniano-Villalobos, Isadora ; Mena, Ramsés H. ; Mendoza, Manuel ; Naranjo, Lizbeth ; Nieto-Barajas, Luis E.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : 33 FNE and 13 CLATSE, 2018, Guadalajara, Mexico, October 1−5 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Antoniano-Villalobos, Isadora, ; Mena, Ramsés H., ; Mendoza, Manuel, ; Naranjo, Lizbeth, ; Nieto-Barajas, Luis E., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: VIII, 154 p. 46 ilustraciones, 36 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-31551-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesos de Markov  Estadísticas  Investigación cuantitativa  Grandes datos  Proceso de Markov  Estadísticas aplicadas  Inferencia bayesiana  Análisis de datos y Big Data Índice Dewey: 519.233 Resumen: El volumen incluye una colección de contribuciones revisadas por pares entre las presentadas en la conferencia principal organizada anualmente por la Asociación Mexicana de Estadística (AME) y cada dos años por una Confederación Latinoamericana de Sociedades de Estadística. En la edición de 2018 se prestó especial atención al análisis de conjuntos de datos muy complejos o de gran tamaño, lo que se conoce como "big data". La investigación estadística en América Latina es prolífica y las redes de investigación se extienden dentro y fuera de la región. El objetivo de este volumen es brindar acceso a obras seleccionadas de colaboradores latinoamericanos y sus redes de investigación a una audiencia más amplia. Los nuevos avances metodológicos, motivados en parte por los desafíos de un mundo basado en datos y el contexto latinoamericano, serán de interés para académicos y profesionales de todo el mundo. . Nota de contenido: Anzarut, M., González, L. F., and Ortiz, M. T: A Heavy-tailed Multilevel Mixture Model for the Quick Count in the Mexican Elections of 2018 -- Baltazar, F. and Esparza, L. J. R: Bayesian estimation for the Markov-Modulated Diffusion Risk Model -- Sergio, A. B., Johny, J. P., Ana, B. N., and Purificaci´on, G: Meta-analysis in DTA with hierarchical models Bivariate and HSROC: Simulation study -- Coen, A. and Chaparro, B. G: Compound Dirichlet Processes -- Guti´errez, E. and Walker, S. G: An efficient method to determine the degree of overlap of two multivariate distributions -- Mart´ınez, A. F.: Clustering via non-symmetric partition distributions -- Naranjo, L., Fuentes, R., and P´erez, C, J: A Flexible Replication-Based Classification Approach for Parkinson's Disease Detection by Using Voice Recordings -- Novoa, F., Espinoza, S. C., P´erez, A. C., and Duque, I. H: Calibration of population growth mathematical models by using time series -- Castro, E. P.,Jaimes, F. G., Rodr´ıguez, E. B., Carreto, R. R., Roque, R. L., Leyva, V. V: Impact of the Red Code process using structural equation models -- Esparza, L. J. R.: On a construction of stationary processes via Bilateral Matrix-Exponential distributions -- Richards, E. I. V., Gallagher, E., and Su´arez, P: BoostNet: Bootstrapping detection of socialbots, and a case study from Guatemala. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 33 FNE and 13 CLATSE, 2018, Guadalajara, Mexico, October 1−5 [documento electrónico] / Antoniano-Villalobos, Isadora, ; Mena, Ramsés H., ; Mendoza, Manuel, ; Naranjo, Lizbeth, ; Nieto-Barajas, Luis E.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - VIII, 154 p. 46 ilustraciones, 36 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-31551-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesos de Markov  Estadísticas  Investigación cuantitativa  Grandes datos  Proceso de Markov  Estadísticas aplicadas  Inferencia bayesiana  Análisis de datos y Big Data Índice Dewey: 519.233 Resumen: El volumen incluye una colección de contribuciones revisadas por pares entre las presentadas en la conferencia principal organizada anualmente por la Asociación Mexicana de Estadística (AME) y cada dos años por una Confederación Latinoamericana de Sociedades de Estadística. En la edición de 2018 se prestó especial atención al análisis de conjuntos de datos muy complejos o de gran tamaño, lo que se conoce como "big data". La investigación estadística en América Latina es prolífica y las redes de investigación se extienden dentro y fuera de la región. El objetivo de este volumen es brindar acceso a obras seleccionadas de colaboradores latinoamericanos y sus redes de investigación a una audiencia más amplia. Los nuevos avances metodológicos, motivados en parte por los desafíos de un mundo basado en datos y el contexto latinoamericano, serán de interés para académicos y profesionales de todo el mundo. . Nota de contenido: Anzarut, M., González, L. F., and Ortiz, M. T: A Heavy-tailed Multilevel Mixture Model for the Quick Count in the Mexican Elections of 2018 -- Baltazar, F. and Esparza, L. J. R: Bayesian estimation for the Markov-Modulated Diffusion Risk Model -- Sergio, A. B., Johny, J. P., Ana, B. N., and Purificaci´on, G: Meta-analysis in DTA with hierarchical models Bivariate and HSROC: Simulation study -- Coen, A. and Chaparro, B. G: Compound Dirichlet Processes -- Guti´errez, E. and Walker, S. G: An efficient method to determine the degree of overlap of two multivariate distributions -- Mart´ınez, A. F.: Clustering via non-symmetric partition distributions -- Naranjo, L., Fuentes, R., and P´erez, C, J: A Flexible Replication-Based Classification Approach for Parkinson's Disease Detection by Using Voice Recordings -- Novoa, F., Espinoza, S. C., P´erez, A. C., and Duque, I. H: Calibration of population growth mathematical models by using time series -- Castro, E. P.,Jaimes, F. G., Rodr´ıguez, E. B., Carreto, R. R., Roque, R. L., Leyva, V. V: Impact of the Red Code process using structural equation models -- Esparza, L. J. R.: On a construction of stationary processes via Bilateral Matrix-Exponential distributions -- Richards, E. I. V., Gallagher, E., and Su´arez, P: BoostNet: Bootstrapping detection of socialbots, and a case study from Guatemala. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Basics of Probability and Stochastic Processes / Bas, Esra  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Basics of Probability and Stochastic Processes Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bas, Esra, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: IX, 307 p. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-32323-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesos de Markov  Matemáticas de ingeniería  Matemáticas discretas  Sistemas de seguridad  Proceso de Markov  Ciencia y tecnología de seguridad Índice Dewey: 519.233 Resumen: Este libro de texto explora la probabilidad y los procesos estocásticos a un nivel que no requiere ningún conocimiento previo excepto cálculo básico. Presenta los conceptos fundamentales paso a paso y ofrece comentarios y advertencias para una comprensión más profunda. Los capítulos incluyen ejemplos básicos, que se revisan a medida que se introducen los nuevos conceptos. Para facilitar el aprendizaje, se utilizan figuras y diagramas para ayudar a los lectores a comprender los conceptos y las soluciones a los ejercicios y problemas. Además, también se utiliza un formato de tabla cuando sea relevante para una mejor comparación de las ideas y fórmulas. La primera parte del libro presenta a los lectores los conceptos básicos de la probabilidad, incluido el análisis combinatorio, la probabilidad condicional y las variables aleatorias discretas y continuas. Luego, la segunda parte cubre los procesos estocásticos fundamentales, incluidos los procesos puntuales, de conteo, de renovación y regenerativos, el proceso de Poisson, las cadenas de Markov, los modelos de colas y la teoría de la confiabilidad. Destinado principalmente a estudiantes universitarios de ingeniería, también es útil para estudiantes de posgrado que desean actualizar sus conocimientos sobre los conceptos básicos de probabilidad y procesos estocásticos. Nota de contenido: Combinatorial Analysis -- Basic Concepts in Probability -- Conditional Probability, Bayes's Formula, Independent Events -- Introduction to Random Variables -- Discrete Random Variables -- Continuous Random Variables -- Other Selected Topics in Basic Probability -- A Brief Introduction to Stochastic Processes -- A Brief Introduction to Point Process, Counting Process, Renewal Process, Regenerative Process, Poisson Process -- Poisson Process -- Renewal Process -- An Introduction to Markov Chains -- Special Discrete-Time Markov Chains -- Continuous-Time Markov Chains -- An Introduction to Queueing Models -- Introduction to Brownian Motion -- Basics of Martingales -- Basics of Reliability Theory. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Basics of Probability and Stochastic Processes [documento electrónico] / Bas, Esra, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - IX, 307 p. ISBN : 978-3-030-32323-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesos de Markov  Matemáticas de ingeniería  Matemáticas discretas  Sistemas de seguridad  Proceso de Markov  Ciencia y tecnología de seguridad Índice Dewey: 519.233 Resumen: Este libro de texto explora la probabilidad y los procesos estocásticos a un nivel que no requiere ningún conocimiento previo excepto cálculo básico. Presenta los conceptos fundamentales paso a paso y ofrece comentarios y advertencias para una comprensión más profunda. Los capítulos incluyen ejemplos básicos, que se revisan a medida que se introducen los nuevos conceptos. Para facilitar el aprendizaje, se utilizan figuras y diagramas para ayudar a los lectores a comprender los conceptos y las soluciones a los ejercicios y problemas. Además, también se utiliza un formato de tabla cuando sea relevante para una mejor comparación de las ideas y fórmulas. La primera parte del libro presenta a los lectores los conceptos básicos de la probabilidad, incluido el análisis combinatorio, la probabilidad condicional y las variables aleatorias discretas y continuas. Luego, la segunda parte cubre los procesos estocásticos fundamentales, incluidos los procesos puntuales, de conteo, de renovación y regenerativos, el proceso de Poisson, las cadenas de Markov, los modelos de colas y la teoría de la confiabilidad. Destinado principalmente a estudiantes universitarios de ingeniería, también es útil para estudiantes de posgrado que desean actualizar sus conocimientos sobre los conceptos básicos de probabilidad y procesos estocásticos. Nota de contenido: Combinatorial Analysis -- Basic Concepts in Probability -- Conditional Probability, Bayes's Formula, Independent Events -- Introduction to Random Variables -- Discrete Random Variables -- Continuous Random Variables -- Other Selected Topics in Basic Probability -- A Brief Introduction to Stochastic Processes -- A Brief Introduction to Point Process, Counting Process, Renewal Process, Regenerative Process, Poisson Process -- Poisson Process -- Renewal Process -- An Introduction to Markov Chains -- Special Discrete-Time Markov Chains -- Continuous-Time Markov Chains -- An Introduction to Queueing Models -- Introduction to Brownian Motion -- Basics of Martingales -- Basics of Reliability Theory. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Markov Processes and Quantum Theory / Nagasawa, Masao  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Markov Processes and Quantum Theory Tipo de documento: documento electrónico Autores: Nagasawa, Masao, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XII, 339 p. 19 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-62688-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesos de Markov  Física matemática  Proceso de Markov Índice Dewey: 519.233 Resumen: Este libro analiza la teoría cuántica como la teoría del movimiento aleatorio (browniano) de partículas pequeñas (electrones, etc.) bajo fuerzas externas. Al implicar que la ecuación de Schrödinger es una ecuación de evolución de valores complejos y la función de Schrödinger es una función de evolución de valores complejos, se dan aplicaciones importantes. Los lectores aprenderán sobre nuevos métodos matemáticos (teoría de procesos estocásticos) para resolver problemas de fenómenos cuánticos. Los lectores también aprenderán cómo manejar procesos estocásticos al analizar fenómenos físicos. Nota de contenido: Chapter 1: Mechanics of Random Motion -- Chapter 2: Applications -- Chapter 3: Momentum, Kinetic Energy, Locality -- Chapter 4: Markov Processes -- Chapter 5: Applications of Relative Entropy -- Chapter 6: Extinction and Creation. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Markov Processes and Quantum Theory [documento electrónico] / Nagasawa, Masao, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XII, 339 p. 19 ilustraciones. ISBN : 978-3-030-62688-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesos de Markov  Física matemática  Proceso de Markov Índice Dewey: 519.233 Resumen: Este libro analiza la teoría cuántica como la teoría del movimiento aleatorio (browniano) de partículas pequeñas (electrones, etc.) bajo fuerzas externas. Al implicar que la ecuación de Schrödinger es una ecuación de evolución de valores complejos y la función de Schrödinger es una función de evolución de valores complejos, se dan aplicaciones importantes. Los lectores aprenderán sobre nuevos métodos matemáticos (teoría de procesos estocásticos) para resolver problemas de fenómenos cuánticos. Los lectores también aprenderán cómo manejar procesos estocásticos al analizar fenómenos físicos. Nota de contenido: Chapter 1: Mechanics of Random Motion -- Chapter 2: Applications -- Chapter 3: Momentum, Kinetic Energy, Locality -- Chapter 4: Markov Processes -- Chapter 5: Applications of Relative Entropy -- Chapter 6: Extinction and Creation. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Markov Renewal and Piecewise Deterministic Processes / Cocozza-Thivent, Christiane  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Markov Renewal and Piecewise Deterministic Processes Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cocozza-Thivent, Christiane, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIV, 252 p. 16 ilustraciones, 4 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-70447-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesos de Markov  Informática  Estadistica matematica  Proceso de Markov  Probabilidad y Estadística en Informática Índice Dewey: 519.233 Resumen: Este libro está dirigido a investigadores, estudiantes de posgrado e ingenieros que deseen iniciarse en los procesos de Markov deterministas por partes (PDMP). Un PDMP modela un mecanismo determinista modificado por saltos que ocurren en momentos aleatorios. Los campos de aplicación son numerosos: seguros y riesgos, biología, redes de comunicación, fiabilidad, gestión de suministros, etc. De hecho, los PDMP estudiados hasta ahora son, de hecho, funciones deterministas de CSMP (Completed Semi-Markov Processes), es decir, procesos semi-Markov completados para convertirse en procesos Markov. Esta observación lleva a ampliar considerablemente la definición de PDMP y permite deducir sus propiedades a partir de las de los CSMP, que son más fáciles de comprender. La estabilidad se estudia dentro de un marco muy general. En los demás capítulos, los resultados se vuelven más precisos a medida que las hipótesis se vuelven más precisas. Las ecuaciones de Chapman-Kolmogorov generalizadas conducen a esquemas numéricos. El último capítulo es una introducción a los procesos para los que el flujo determinista del PDMP se reemplaza por un proceso Markov. Los procesos de puntos marcados juegan un papel clave a lo largo de este libro. Nota de contenido: Tools -- Markov renewal processes and related processes -- First steps with PDMP -- Hitting time distribution -- Intensity of some marked point pocesses -- Generalized Kolmogorov equations -- A martingale approach -- Stability -- Numerical methods -- Switching Processes -- Tools -- Interarrival distribution with several Dirac measures -- Algorithm convergence's proof. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Markov Renewal and Piecewise Deterministic Processes [documento electrónico] / Cocozza-Thivent, Christiane, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIV, 252 p. 16 ilustraciones, 4 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-70447-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesos de Markov  Informática  Estadistica matematica  Proceso de Markov  Probabilidad y Estadística en Informática Índice Dewey: 519.233 Resumen: Este libro está dirigido a investigadores, estudiantes de posgrado e ingenieros que deseen iniciarse en los procesos de Markov deterministas por partes (PDMP). Un PDMP modela un mecanismo determinista modificado por saltos que ocurren en momentos aleatorios. Los campos de aplicación son numerosos: seguros y riesgos, biología, redes de comunicación, fiabilidad, gestión de suministros, etc. De hecho, los PDMP estudiados hasta ahora son, de hecho, funciones deterministas de CSMP (Completed Semi-Markov Processes), es decir, procesos semi-Markov completados para convertirse en procesos Markov. Esta observación lleva a ampliar considerablemente la definición de PDMP y permite deducir sus propiedades a partir de las de los CSMP, que son más fáciles de comprender. La estabilidad se estudia dentro de un marco muy general. En los demás capítulos, los resultados se vuelven más precisos a medida que las hipótesis se vuelven más precisas. Las ecuaciones de Chapman-Kolmogorov generalizadas conducen a esquemas numéricos. El último capítulo es una introducción a los procesos para los que el flujo determinista del PDMP se reemplaza por un proceso Markov. Los procesos de puntos marcados juegan un papel clave a lo largo de este libro. Nota de contenido: Tools -- Markov renewal processes and related processes -- First steps with PDMP -- Hitting time distribution -- Intensity of some marked point pocesses -- Generalized Kolmogorov equations -- A martingale approach -- Stability -- Numerical methods -- Switching Processes -- Tools -- Interarrival distribution with several Dirac measures -- Algorithm convergence's proof. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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