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dc.contributor.authorAravena L., Jorgees_ES
dc.date.accessioned2007-05-10T23:01:46Zes_ES
dc.date.accessioned2010-09-07T17:33:18Zes_ES
dc.date.accessioned2011-03-10T17:34:45Z-
dc.date.available2007-05-10T23:01:46Zes_ES
dc.date.available2010-09-07T17:33:18Zes_ES
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dc.date.issued1983-05es_ES
dc.identifier.urihttp://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/9426es_ES
dc.description.abstractEn este trabajo se analiza el problema de determinar modelos matemáticos, realizables, que permitan relacionar dos procesos estocásticos. De estos procesos solo se requiere conocer las estadísticas de segundo orden de modo que la metodología es muy adecuada para el trabajo experimental como el que se usa en métodos de Caja Negra. Se hace una formulación empleando los conceptos de espacios de resolución y teoría de causalidad. Este enfoque permite una gran generalidad en el planteamiento y de hecho extiende resultados previamente conocidos solo para procesos estacionarios. Al mismo tiempo permite imponer la condición de causalidad en el planteamiento mismo del problema asegurando la realizabilidad de los modelos. La metodología seguida pone en evidencia los distintos tipos de modelos que se pueden plantear, como se relacionan entre si y las suposiciones adicionales que es necesario realizar en cada caso.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccess-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectMODELOS MATEMÁTICOSes_ES
dc.subjectPROCESOS ALEATORIOSes_ES
dc.subject.otherMATHEMATICAL MODELSes_ES
dc.subject.otherRANDOM PROCESSESes_ES
dc.titleModelos estocásticos de caja negraes_ES
dc.typeArticlees_ES
Appears in Collections:Jornadas de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (FIEE)

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