A cargo del Dr. Shu Wei Chou Chen, profesor del posgrado en Estadística y de la Escuela de Estadística, e investigador del Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA).
Resumen: Los procesos localmente estacionarios (LE) consisten en modelos que son estacionarios en un vecindario de tiempo, pero su estructura (la media y la autocovariancia) varía gradualmente a lo largo del tiempo. En esta charla se introducen los conceptos básicos de series temporales y los procesos LE. Luego, se presenta el proceso LE α−estable modificando los errores del modelo en distribución α−estable. Esta distribución es una generalización de la distribución normal que es cerrada bajo combinaciones lineales, e incluye la posibilidad de manipular la asimetría y colas pesadas. Se presenta el método de inferencia indirecta para estimar los parámetros y una aplicación de energía eólica.
Se realizará el día Viernes 12 de noviembre, de 5:00p.m. a 6:00 p.m. mediante la plataforma de zoom
Id: 820 0288 7879
Contraseña: 112527
O bien mediante el siguiente link
https://udecr.zoom.us/j/82002887879?pwd=WllqcEtuUDRzL3JDeU5sb3FLZGlIZz09
Información adicional con Eiliana Montero, coordinadora de la Comisión de Actividades Académicas Internacionales, al correo
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Resumen: Los procesos localmente estacionarios (LE) consisten en modelos que son estacionarios en un vecindario de tiempo, pero su estructura (la media y la autocovariancia) varía gradualmente a lo largo del tiempo. En esta charla se introducen los conceptos básicos de series temporales y los procesos LE. Luego, se presenta el proceso LE α−estable modificando los errores del modelo en distribución α−estable. Esta distribución es una generalización de la distribución normal que es cerrada bajo combinaciones lineales, e incluye la posibilidad de manipular la asimetría y colas pesadas. Se presenta el método de inferencia indirecta para estimar los parámetros y una aplicación de energía eólica.
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