Modelos Estocásticos I
Proyectos




Las presentacion se harán el viernes 18 de noviembre a partir de las 12:30 en el Salón 3, de acuerdo al siguiente orden:

Equipo 1: Victor A. Amaya, Daniel Perales y José Angel Sánchez.
Equipo 2: José D. Rivera Medina y Ma. Fernanda Serna Mendoza.
Equipo 3: Sonny A. Medina J., Ma. Fernanda Méndez L., Sebastián Quintanilla T. y Melina N. Del Angel M.
Receso
Equipo 4: Santiago Arenas, Camilo González y Rael Rojas.
Equipo 5: Pablo Garibaldo R., Nigel O. Santillan M. y José A. Tepox M.
Equipo 6: José Miguel Calderón y Daniel Muñoz.


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Como parte de la evaluación del curso deben preparar una presentación en grupos de 3 o 4 estudiantes sobre algún tema relacionado con el curso.
La presentación durará unos 20 minutos si el grupo es de 3 personas y 30 minutos si es de 4.
A continuación hay una lista de temas posibles, aunque si tienen interés en otro tema podemos incluirlo.
En algunos casos hay ligas a material introductorio sobre el tema, cuando este material es público. En los otros casos deben hablar conmigo para darles el material correspondiente.
  1. Cadenas de Markov y Redes Electricas, basado del libro Probability on Trees and Networks de R. Lyons & Y. Peres, pag. 18-44. 
  2. Procesos Estacionarios en Covarianza. Libros de Bhat Elements of Applied Stochastic Processes, Wiley 1984; Cramér & Leadbetter Stationary and related stochastic processes : sample function properties and their applications, Dover; Yaglom, Correlation Theory of stationary and related functions. Springer 1987. 
  3. Arboles Aleatorios y Caminatas Aleatorias. Primera parte del survey de J. F. Legall, Random Trees and Applications.  Equipo: Santiago Arenas, Camilo González y Rael Rojas.
  4. Monte Carlo Markov Chains, basado en el libro Finite Markov Chains and Algorithmic Applications, Olle Häggström. También los libros de P. Brémaud, Markov chains : Gibbs fields, Monte Carlo simulation and queues; Gamerman, Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian inference, Chapman & Hall 1997; C. Roberts, Markov Chain Monte Carlo Methods; W.R. Gilks, Markov Chain Monte Carlo in Practice, Chapman & Hall 1996. Equipo: José D. Rivera Medina y Ma. Fernanda Serna Mendoza.
  5. Recocido Simulado (Simulated Annealing) y Distribución de Boltzmann, basado en el libro Finite Markov Chains and Algorithmic Applications, Olle Häggström. 
  6. Algunos Modelos Probabilísticos usados en Genética de Poblaciones, basado en el libro The Elements of Stochastic Processes: with applications to the natural sciences. Norman T.J. Bailey (1990). 
  7. Teoría de Riesgo, Libros de T. Mikosch, Non-life Insurance Mathematics: An introduction with the Poisson Process, Springer 2009, T. Rolski et al. Stochastic Processes for Insurance and Finance, Wiley 2009.  .
  8. Optimización por el Método de 'Ant colonies'. Mat1, Mat2. 
  9. Hidden Markov Chains. Mat1, Mat2. Equipo:  Victor A. Amaya, Daniel Perales y José Angel Sánchez.
  10. Proceso de Poisson y Procesos Puntuales.  Libros de Mikosch, Resnick.  
  11. Filas de Espera. Libros de Bhat, Queueing and related models, Oxford 1992, Borovkov, Elements of stochastic modelling World Scientific, 2003, Ross, S.M. Introduction to Probability Models, Academic Press. 
  12. Control de Inventarios.  Libros de Bhat, Queueing and related models, Oxford 1992, Ross, S.M. Introduction to Probability Models, Academic Press.  
  13. Procesos de Decisión Markovianos. Libros de Bhat, Queueing and related models, Oxford 1992, Borovkov, Elements of stochastic modelling World Scientific, 2003, Ross, S.M. Introduction to Probability Models, Academic Press.  Equipo:  Pablo Garibaldo R., Nigel O. Santillan M. y José A. Tepox M.
  14. Medidas en Espacios de Funciones y el Teorema de Kolmogorov. Libros de Billingsley, Probability and Measure, Wiley; R. B. Ash, Real Analysis and Probability, Academic Press.
  15. Inferencia Estadística para Cadenas de Markov. libro de Basawa y Prakasa Rao,Statistical Inference for Stochastic Processes, Academic Press.
  16. Procesos de Renovación. Libros de Bhat, Queueing and related models, Oxford 1992, Borovkov, Elements of stochastic modelling World Scientific, 2003, Ross, S.M. Introduction to Probability Models, Academic Press.  
  17. El algoritmo Pagerank.
  18. Entropía de Cadenas de Markov. Libro de Thomas M. Cover y Joy M. Thomas, Elements of Information Theory, 2nd. Ed.   Equipo: Sonny A. Medina J., Ma. Fernanda Méndez L., Sebastián Quintanilla T. y Melina N. Del Angel M.



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