Cuantificación de Incertidumbre Bayesiana

Ponente(s): Rodrigo Gonzaga Sierra

En esta platica se aborda aborda el problema de cuantificar la incertidumbre en parámetros de modelos matemáticos no lineales.El estudio se centra en sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias, donde las observaciones experimentales dependen de parámetros desconocidos que describen su comportamiento. El principal objetivo fue desarrollar la teoría en inferencia bayesiana para implementar métodos computacionales y caracterizar estadísticamente esta incertidumbre, proporcionando no sólo estimaciones puntuales sino distribuciones de probabilidad para los parámetros. La metodología empleada, acorde con los objetivos fue la realización de un proceso de revisión de la teoría de inferencia bayesiana para modelar la incertidumbre. Simular la distribución a posteriori, utilizando métodos de Monte Carlo vía Cadenas de Markov y por último, el análisis y presentación de un ejemplo de simulación y una aplicación con datos reales, donde se implementa computacionalmente eficiente un modelo no lineal.