Dos modelos estocásticos no homogéneos con aplicaciones a datos de contaminación atmosférica
Date
2023-11
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"La contaminación atmosférica es un problema ambiental crítico que afecta la calidad del aire que respiramos y tiene consecuencias significativas para la salud pública y el medio ambiente. Para comprender eficazmente este desafío, se requiere un enfoque científico solido que involucre la recopilación, el análisis y la interpretación de datos de calidad del aire. El presente trabajo está dividido de la siguiente manera, en el primer capítulo se describen algunos conceptos básicos relacionados a procesos estocásticos no homogéneos, en particular las cadenas de Márkov y procesos Poisson, así como algunos criterios que son utilizados por varios autores para verificar la bondad de ajuste de modelos. En el segundo capítulo se expone el modelo de cadenas de Márkov no homogéneas aplicado a datos ambientales, así como la parte de procesos Poisson, mientras que en el capítulo 3, mediante la teoría expuesta y relacionada a cadenas de Márkov se realiza la aplicación a datos ambientales considerando ´índices de calidad del aire en la ciudad de México. Finalmente, en el capítulo 4, se da la aplicación del segundo modelo estocástico, utilizando datos sobre el Ozono en la Ciudad de México".
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