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dc.contributor.authorCalahorra Tovar, Javier
dc.contributor.otherMateu Mahiques, Jorge
dc.contributor.otherUniversitat Jaume I. Departament de Matemàtiques
dc.date.accessioned2018-08-03T11:05:56Z
dc.date.available2018-08-03T11:05:56Z
dc.date.issued2017-09-27
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10234/175940
dc.descriptionTreball de Fi de Màster Universitari en Matemàtica Computacional (Pla de 2013). Codi: SIQ027. Curs 2016/2017ca_CA
dc.description.abstractEl objetivo Final de este Proyecto Final de Máster es crear un modelo espacio-temporal capaz de estimar la función de intensidad de un proceso estocástico puntual. En el primer capítulo, desarrollaremos los fundamentos teóricos que nos permitirán crear dicho modelo; a saber: proceso estocástico puntual, modelo lineal generalizado (GLM), modelos aditivos generalizados (GAM),... En el segundo y último capítulo mostraremos el modelo construído y analizaremos la bondad de ajuste del mismo, es decir, cómo es de fiable. La base de datos utilizada para acometer este proyecto es Motor Vehicle Trafic Accident. En dicha base de datos están registrados todos los accidentes de Houston, Texas, desde el año 1999 hasta el año 2001. Además, Motor Vehicle Trafic Accident contiene 180.970 observaciones con 591 covariables asociadas a cada accidente, afrontando de esta forma un problema de big data cuyo dominio se reduce a las calles o ejes de Houston.ca_CA
dc.description.abstractThe final objective of this Final Master Project is to create a space-time model capable of estimating the intensity function of a stochastic point process. In the first chapter, we will develop the theoretical foundations that will allow us to create the model; namely: stochastic point process, generalized linear model (GLM), generalized additive models (GAM),... In the second and last chapter we will show the constructed model and analyze the goodness of fit of the same, that is, how reliable it is. The database used to undertake this project is Motor Vehicle Trafic Accident. In that database are registered all the accidents of Houston, Texas, from the year 1999 to the year 2001. In addition, Motor Vehicle Trafic Accident contains 180.970 observations with 591 covariables associated with each accident, thus facing a big data problem whose domain is reduced to the streets or network of Houstonca_CA
dc.format.extent60 p.ca_CA
dc.format.mimetypeapplication/pdfca_CA
dc.language.isospaca_CA
dc.publisherUniversitat Jaume Ica_CA
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMàster Universitari en Matemàtica Computacionalca_CA
dc.subjectMáster Universitario en Matemática Computacionalca_CA
dc.subjectMaster's Degree in Computational Mathematicsca_CA
dc.subjectproceso puntualca_CA
dc.subjectproceso estocásticoca_CA
dc.subjectmodelo lineal generalizadoca_CA
dc.subjectmodelos aditivos generalizadosca_CA
dc.subjectGLMca_CA
dc.subjectGAMca_CA
dc.subjectmodelo espacio-temporalca_CA
dc.subjectfunción de intensidadca_CA
dc.subjectredca_CA
dc.subjectpoint processca_CA
dc.subjectstochastic processca_CA
dc.subjectgeneralized linear modelca_CA
dc.subjectgeneralized additive modelca_CA
dc.subjectspace-time modelca_CA
dc.subjectintensity functionca_CA
dc.subjectnetworkca_CA
dc.titleProcesos puntuales espacio-temporales con aplicación a la modelización de accidentes de tráficoca_CA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisca_CA
dc.educationLevelEstudios de Postgradoca_CA
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessca_CA


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