Modelos mixtos en el análisis estadístico de imágenes

dc.audiencegeneralPublic
dc.contributor.advisorReyes Cervantes, Hortensia Josefína
dc.contributor.authorOroza Hernández, Ana Aleyda
dc.contributor.directorLinares Fleites, Gladys
dc.contributor.directorJuárez Hernández, Bulmaro
dc.coverage.placeBiblioteca Central 3er. piso
dc.date.accessioned2025-11-18T14:20:52Z
dc.date.available2025-11-18T14:20:52Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractObjetivo general. Establecer los fundamentos del análisis estadístico de las imágenes usando las técnicas de modelación de efectos mixtos para medidas repetidas y, en dependencia del nivel de complejidad de las imágenes, desarrollar modelos lineales de efectos mixtos y modelos lineales generalizados de efectos mixtos. Objetivos específicos. Profundizar en la teoría de los modelos mixtos y sus aspectos estadísticos en lo que se refiere, en particular, a la metodología de las medidas repetidas cómo aplicarla el análisis estadístico de imágenes. Desarrollar los problemas de estimación, bondad de ajuste, diagnostico de las suposiciones y selección de modelos en la modelación estadística. Utilizar el entorno R en las aplicaciones planeadas, investigando diferentes comandos y paqueterías disponibles de modelos de efectos mixtos. Desarrollar aplicaciones donde se requiere la utilización de la modelación estadística en el tratamiento de imágenes no satélites y satelitales. La tesis mantiene la siguiente estructura en el capítulo 1. Se trata de aspectos de los modelos estadísticos básicos que permiten tener una base de la modelación estadística. En el capítulo 2. Se describen modelos más flexibles modelo lineal generalizado (GLM): modelo lineal generalizado mixto (GLMM) los cuales permiten otro tipo de distribución en la variable respuesta. Capitulo 3. Se representa una aplicación con imágenes del pez cebra usando la prueba de kolmogorow smirnov, para comparar imágenes. Capitulo 4. Desarrolla los aspectos conceptuales sobre tele tensión y como estos pueden utilizarse en la modelación estadística. Se desarrollan aplicaciones de dos zonas geográficas en el Estado de Puebla, México una es la zona sur de la presa de Valsequillo y otra en la región terrestre prioritaria RTP105.
dc.identifier.bibrecordDCM2019 OR74
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/30434
dc.language.isospa
dc.publisherBenemerita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesrestrictedAccess
dc.subject.lccModelos lineales mixtos--Modelos estadísticos--Efectos fijos--Aleatorios--Presentan precisión
dc.subject.lccCircuitos de señal mixta
dc.subject.lccCircuitos integrados de modo mixto
dc.subject.lccModelos mixtos--Herramientas avanzadas--Analizan datos--Tienen una estructuta jerarquica en grupos
dc.thesis.careerDoctorado en Ciencias (Matemáticas)
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias Físico Matemáticas
dc.thesis.degreetoobtainDoctor (a) en Ciencias (Matemáticas)
dc.titleModelos mixtos en el análisis estadístico de imágenes
dc.typeTesis de doctorado
dc.type.degreeDoctorado
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