Ricerca

Cancellare i filtri
Filtro per: Contributor sim Pérez Salvador, Blanca Rosa Cancella il filtro Contributor sim: Pérez Salvador, Blanca Rosa Asesor/Director Escarela Pérez, Gabriel Cancella il filtro Asesor/Director: Escarela Pérez, Gabriel

Risultati della ricerca

  1. Imputación múltiple para riesgos competitivos: análisis de supervivencia para pacientes con cáncer de próstata

    Hx11xf37m?file=thumbnail
    Soggetto: Prostate Cancer, Análisis de supervivencia (Biometría), Medicine Research Statistical methods, Survival analysis (Biometry), Pronóstico médico, Próstata -- Cáncer, and Medicina -- Investigación -- Métodos estadísticos
    Creatore: Barragan Martínez, Marco Antonio
    Collaboratore: Escarela Pérez, Gabriel, Rodríguez Yam, Gabriel Arcángel, and Pérez Salvador, Blanca Rosa
    Editore: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias Matematicas Aplicadas e Industriales
    Lingua: spa
    Año de publicación: 2013
    Diritti: Acceso Abierto
    Licenza: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identifier: https://doi.org/10.24275/uami.1r66j134s

  2. Análisis bivariado de externos para evaluar los niveles de ozono troposférico en la zona metropolitana de Guadalajara

    Pv63g035z?file=thumbnail
    Soggetto: Data, Datos bivariados, Ozono atmosférico, Atmospheric ozone Environmental aspects Guadalajara (Area metropolitana), and Air Pollution Guadalajara (Area metropolitana) Mathematical models
    Creatore: Moreno Zúñiga, Tania
    Collaboratore: Castillo Morales, Alberto, Pérez Salvador, Blanca Rosa, Escarela Pérez, Gabriel, and Gutiérrez Peña, Eduardo
    Editore: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias Matematicas
    Lingua: spa
    Año de publicación: 2009
    Diritti: Acceso Abierto
    Licenza: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identifier: https://doi.org/10.24275/uami.12579s29x

  3. Análisis bayesiano de modelos lineales para datos direccionales considerando la distribución normal bajo proyección

    Nz805z77p?file=thumbnail
    Descrizione: Aún más, cuando el objetivo es modelar datos con una estructura de dependencia, relativamente poco trabajo se ha realizado y, los modelos más comúnmente empleados en este caso son los modelos tipo von Mises y los modelos wrapped. Sin embargo, el análisis y la aplicabilidad de este tipo de modelos...
    Soggetto: Linear models (Statistics), Circular data, Modelos lineales, and Datos circulares
    Creatore: Núñez Antonio, Gabriel
    Collaboratore: Castillo Morales, Alberto, Mendoza Ramírez, Manuel, Pérez Salvador, Blanca Rosa, Escarela Pérez, Gabriel, Gutiérrez Peña, Eduardo, and Bowater, Russell James
    Editore: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias Matematicas
    Lingua: spa
    Año de publicación: 2010
    Diritti: Acceso Abierto
    Licenza: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
    Identifier: https://doi.org/10.24275/uami.2b88qc25f