Una Aplicación de las Series de Tiempo Visto desde los Espacios De Hilbert

dc.contributor.advisorVillarraga Poveda, Luis Fernandospa
dc.contributor.authorRivera Jiménez, Erika Valeriaspa
dc.date.accessioned2017-10-03T17:06:39Z
dc.date.available2017-10-03T17:06:39Z
dc.date.created2017-08-08spa
dc.descriptionEn el presente trabajo se elegirá un modelo para estimar parametros y utilizar el modelo para mejorar y comprender el funcionamiento que genera la serie, visto desde los espacios de Hilbert L2( Ω, F, P). Inicialmente se mostrara que el espacio de todas las variables aleatorias X definidas en Ω son un espacio vectorial y con un producto interno definido será un espacio de Hilbert, soportado desde la teoría de la medida y el análisis funcional, se introducirá la relación entre espacios estocásticos y las series de tiempo encontrando que el modelo matemático para una serie de tiempo es el concepto de proceso estocástico, se enunciarán y demostrarán las propiedades del modelo autorregresivo. Finalmente, se aplicara la teoría ya mencionada a un ejemplo particular del modelo autorregresivo.spa
dc.description.abstractIn the present work a model will be chosen to estimate parameters and to use the model to improve and understand the operation generated by the series, as seen from the Hilbert L2 (Ω, F, P) spaces. Initially it will be shown that the space of all random variables X defined in Ω are a vector space and with a defined internal product will be a Hilbert space, supported by the theory of measurement and functional analysis, we introduce the relationship between stochastic spaces And the time series finding that the mathematical model for a time series is the concept of stochastic process, the properties of the autoregressive model will be stated and demonstrated. Finally, the above-mentioned theory will be applied to a particular example of the autoregressive model.spa
dc.format.mimetypepdfspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/6729
dc.language.isospaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional*
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectHilbertspa
dc.subjectAutorregresivospa
dc.subjectEstocásticospa
dc.subjectEstacionariospa
dc.subject.keywordHilbertspa
dc.subject.keywordSelf-regressivespa
dc.subject.keywordStochasticspa
dc.subject.keywordStationaryspa
dc.subject.lembMatemáticas - Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembAnálisis de series de tiempospa
dc.subject.lembEspacio de Hilbertspa
dc.subject.lembAnálisis funcionalspa
dc.subject.lembTeoría de la medidaspa
dc.titleUna Aplicación de las Series de Tiempo Visto desde los Espacios De Hilbertspa
dc.title.titleenglishAn Application of Time Series Seen from Hilbert Spacesspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
RiveraJimenezErikaValeria2017.pdf
Tamaño:
332.76 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Trabajo de Grado

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
7 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:

Colecciones