Modelos mixtos en el análisis estadístico de imágenes
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Date
2019-12
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"La práctica de la modelación estadística ha estado en constante cambio como resulta do del desarrollo de diferentes enfoques metodológicos de la Estadística y el progreso de las Ciencias Computacionales. En los últimos decenios se han alcanzado enormes desarrollos en los resultados analíticos del Modelo Lineal (LM) y del Modelo Lineal Generalizado (GLM) que es una extensión natural del LM [29] y [30]. El GLM ha llegado a suponer una auténtica revolución estadística, convirtiéndose en una solución especialmente adecuada para modelos de dependencia con datos no métricos. Dentro de la búsqueda de información para modelar, se están ideando nuevas metodologías de investigación y se están utilizando nuevas herramientas. Los instrumentos de teledetección son útiles ya que permiten obtener información, en particular sobre la vegetación de alguna zona de interés. El objetivo es 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".
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