| TAZ-TFG-2022-2569 |
Análisis de series temporales vía inferencia Bayesiana.
Buetas Arcas, Marta
Moreno Vega, Yamir (dir.) ; Aleta Casas, Alberto (dir.)
Universidad de Zaragoza,
CIEN,
2022
Departamento de Física Teórica, Área de Física Teórica
Graduado en Física
Resumen: En este trabajo presento el Bayesian Switchpoint Analysis, una técnica de inferencia Bayesiana para estimar los instantes en los que se han producido cambios en la evolución de un proceso estocástico y, así, entender su comportamiento.
Además de introducir el concepto y potencial de esta técnica tan transversal, mostraré cómo el enfoque de Bayes resulta más intuitivo que el clásico o frecuentista a la hora de modelar los datos observados.
Por otro lado, presento cuatro ejemplos prácticos. Aparte de reproducir algún ejemplo clásico, aplicaré la técnica de forma completamente original al servicio de transporte urbano Bizi de Zaragoza (España). En este, he encontrado correlaciones entre los resultados y las hipótesis sobre el comportamiento de los usuarios, formuladas con fuentes externas a los datos.
Además de introducir el concepto y potencial de esta técnica tan transversal, mostraré cómo el enfoque de Bayes resulta más intuitivo que el clásico o frecuentista a la hora de modelar los datos observados.
Por otro lado, presento cuatro ejemplos prácticos. Aparte de reproducir algún ejemplo clásico, aplicaré la técnica de forma completamente original al servicio de transporte urbano Bizi de Zaragoza (España). En este, he encontrado correlaciones entre los resultados y las hipótesis sobre el comportamiento de los usuarios, formuladas con fuentes externas a los datos.
Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado
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