Conferencista: Lizbeth Naranjo Albarrán, Facultad de Ciencias, UNAM
26 de septiembre de 2024, 10:00 horas
Auditorio Nápoles Gándara del Instituto de Matemáticas de la UNAM. Ciudad Universitaria, CDMX.
Resumen:
Los Modelos Ocultos de Markov (HMM) son modelos estadísticos, un caso particular de los modelos gráficos probabilísticos, que representan modelos dinámicos; en particular, permiten representar cómo el estado de un proceso cambia en el tiempo.
Presentamos algunas aplicaciones usando HMM, en particular un HMM llamado Markov-Switching que permite el cambio de régimen para identificar cambios de patrón, y un HMM para abordar errores de medición.
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