Buscar en Google Scholar
Registro completo de metadatos
Ponte Vega, Máximo
Imán Ancajima, Alejandro
Silva Mechato, José del Carmen
2016-08-26T23:57:18Z
2016-08-26T23:57:18Z
2004
MAT-IMA-ANC-04
https://repositorio.unp.edu.pe/handle/UNP/739
El propósito de la presente investigación ha sido interrelacionar ocho variables meteorológicas principales, usando los sistemas expertos de tipo probabilístico incluyendo las redes bayesianas que se basan en una representación grafica de las relaciones entre las variables; esta representación nos conduce también a una propagación de evidencia eficiente que permite predecir su comportamiento y para eso usamos el sistema experto Hugin Lite; se han usando como herramientas estadísticas los softwares: SPSS, STATGRAPHICS y EVIEWS para obtener las probabilidades marginales así como la ecuación de pronóstico estadístico relacionando todas las variables. (es_PE)
Tesis
application/pdf (en_US)
spa (es_PE)
Universidad Nacional de Piura (es_PE)
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess (en_US)
Universidad Nacional de Piura (es_PE)
Repositorio Institucional - UNP (es_PE)
Predicción (es_PE)
Probabilística (es_PE)
Precipitaciones (es_PE)
Pluviales (es_PE)
Ciudad (es_PE)
Piura (es_PE)
Aplicando (es_PE)
Redes (es_PE)
Bayesianas (es_PE)
Predicción probabilística de las precipitaciones pluviales para la ciudad de Piura aplicando redes bayesianas (es_PE)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (en_US)
Universidad Nacional de Piura. Escuela de Postgrado
Matemática Aplicada
Maestría
Magíster en Matemática Aplicada
Pública



IMPORTANTE
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la universidad, institución o escuela de educación superior que administra el repositorio académico digital donde se encuentra el trabajo de investigación y/o proyecto, los cuales son conducentes a optar títulos profesionales y grados académicos. SUNEDU no se hace responsable por los contenidos accesibles a través del Registro Nacional de Trabajos de Investigación – RENATI.