[Probabilidad-Estadistica-Seminario] Seminario de Probabilidad y Estadística -- Viernes 28 de setiembre -- Defensa de Tesis

[Andrés Sosa]

Perdón por el error en el asunto, debería decir,

Seminario de Probabilidad y Estadística -- Viernes 23 de noviembre --
Defensa de Tesis

Saludos
Andrés


El mié., 21 nov. 2018 a las 12:55, Andrés Sosa (<asosa en cmat.edu.uy>)
escribió:

> Hola
>
> Este *viernes 23 de noviembre a las 10:30 horas* en el salón de
> seminarios del Centro de Matemática  *Gerardo Martínez  *defenderá su
> tesis de  Licenciatura en Estadística  en el seminario de Probabilidad y
> Estadística.
>
> El título de la tesis es: *Procesos markovianos y su aplicación al modelo
> de Wright-Fisher.*
>
> Saludos
> Andrés
>
>
>
> *Resumen:El modelo de Wright-Fisher es un modelo clásico dentro de la
> genética de poblaciones. Éste modela la evolución de la frecuencia de un
> alelo en una población de tamaño N como una cadena de Markov discreta y con
> espacio de estados finitos. Debido a la complejidad de las probabilidades
> de transición de esta cadena, ciertas preguntas no pueden ser resueltas —al
> menos, no de forma satisfactoria— por la teoría de cadenas de Markov.
> Históricamente la forma de resolver estas preguntas fue aproximando el
> modelo discreto por un proceso markoviano continuo, más en particular, por
> una difusión. Esta aproximación, además de resolver estas preguntas, es
> útil para estudiar extensiones del modelo de Wright-Fisher a situaciones
> más complejas.En esta instancia definiré a los procesos markovianos en
> tiempo continuo que toman valores en un espacio métrico arbitrario como
> extensión de las cadenas de Markov. Definiré las difusiones y mostraré su
> vinculación con las ecuaciones diferenciales estocásticas. Esto será
> utilizado luego para  estudiar la aproximación del modelo de Wright-Fisher
> por una difusión y se responderán las preguntas planteadas en el modelo
> tradicional. Mostraré, además, la versatilidad del estudio por difusiones
> estudiando el modelo de Wright-Fisher agregando dos parámetros: selección
> natural y tasas de mutación.*
>
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