Resumen de Inferencia bayesiana no paramétrica: procesos gamma extendidos

Juan Duarte Vargas

• LA MEMORIA ESTA DIVIDIDA EN CINCO CAPITULOS, EN EL CAPITULO 1 SE DA UNA INTRODUCCION A LOS CONCEPTOS BASICOS QUE SE UTILIZAN A LO LARGO DEL TRABAJO. EN EL CAPITULO 2 SE CARACTERIZA EL SOPORTE DE LOS PROCESOS GAMMA EXTENDIDOS EN LAS TOPOLOGIAS DE LA CONVERGENCIA DEBIL Y PUNTUAL. EN EL CAPITULO 3 SE DEMUESTRA QUE LOS MODELOS BAYESIANOS PARAMETRICOS PUEDEN SER APROXIMADOS POR MODELOS BAYESIANOS NO PARAMETRICOS; UTILIZANDO MISTURAS DE PROCESOS GAMMA EXTENDIDOS. EN EL CAPITULO 4 Y 5 SE ESTUDIA EL PROBLEMA DE ESTIMACION DE FUNCIONES DE SUPERVIVENCIA CON DATOS DOBLEMENTE CENSURADOS.