Estimación de la función densidad en grafos lineales
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Introducción a la teoría sobre la estimación tipo núcleo de la densidad en el caso
escalar y en el vectorial. En ambos casos se explica como utilizar el método, y se analizan
los diferentes núcleos que se pueden utilizar así como los diferentes métodos de selección
del parámetro de escala.
También se analiza en profundidad la estimación tipo núcleo de la densidad en el caso
de los grafos lineales. Se dan diferentes estimadores tipo núcleo y se aborda el tema de
no poder tratar el caso del grafo como un problema bidimensional. También se analiza
la estimación de la intensidad, ya que en algunos casos simplifica las cosas, y con ella, la
estimación del riesgo relativo.
Por ultimo, se dan unas nociones básicas de como trabajar con patrones de puntos en
grafos lineales en R, entre las cuales está la estimación de la intensidad.
Introduction to the theory of univariate and multivariate kernel density estimation. In both cases, we explain how to use the method, and we analice diferent kernels and diferent bandwidth selectors. We also provide an in-depth analysis of the kernel density estimation on a network. Different kernel density estimators are given and the issue of not being able to treat the network case as a two-dimensional problem is addressed. We analice the intensity estimation too, since in some cases simplify things, and the relative risk. Finally, we give basic notions of how to work with point patterns in a linear network in R, among which is the intensity estimation.
Introduction to the theory of univariate and multivariate kernel density estimation. In both cases, we explain how to use the method, and we analice diferent kernels and diferent bandwidth selectors. We also provide an in-depth analysis of the kernel density estimation on a network. Different kernel density estimators are given and the issue of not being able to treat the network case as a two-dimensional problem is addressed. We analice the intensity estimation too, since in some cases simplify things, and the relative risk. Finally, we give basic notions of how to work with point patterns in a linear network in R, among which is the intensity estimation.
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Traballo Fin de Grao en Matemáticas. Curso 2020-2021
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