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Aportes a la Teoría y la Implementación del Método LSCR

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Aportes a la Teoría y la Implementación del Método LSCR

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dc.contributor.author Ramírez, J.A. es_ES
dc.contributor.author Rojas, Cristian R. es_ES
dc.contributor.author Jarur, Juan C. es_ES
dc.contributor.author Rojas, Ricardo A. es_ES
dc.date.accessioned 2020-05-29T10:57:59Z
dc.date.available 2020-05-29T10:57:59Z
dc.date.issued 2010-07-09
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/144636
dc.description.abstract [ES] El método LSCR (Leave-out-Sign-dominant-Correlation-Regions) proporciona regiones de confianza para los parámetros de un sistema evaluando un conjunto de funciones de correlation calculadas a partir de los datos disponibles. Al confeccionar una aproximación para la región completa, el procedimiento debe repetirse para cada valor del vector de parámetros. Los atributos principales de LSCR son su validez para un conjunto de datos finitos y los escasos supuestos sobre el ruido. Sin embargo, el procedimiento necesita mucho esfuerzo computacional, lo que limita su aplicación a casos muy simples. En este trabajo se mejoran aspectos teóricos del método LSCR y se sugieren alternativas de implementación. También se lo compara, en términos del esfuerzo computacional, con Bootstrap, otra forma de obtener regiones de confianza. es_ES
dc.description.abstract [EN] The LSCR method (Leave-out-Sign-dominant-Correlation-Regions) provides confidence regions for the parameters of a system by evaluating a set of correlation functions calculated for the available data. To do the approximation for the whole region, the procedure must be repeated for each value of the parameter vector. The main attributes of LSCR are its validity for a finite set of data and the scarce asumptions on the noise. However, the procedure needs much computational effort, which limitates its application to very simple cases. In this work some theoretical aspects of the LSCR method are improved and some implementation altenatives are suggested. It is also compared, in terms of computational effort, with Bootstrap, another way to obtain confidence regions. es_ES
dc.description.sponsorship Este trabajo ha sido realizado parcialmente gracias al financiamiento de la Universidad Técnica Federico Santa María del Proyecto USM 23.06.24. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation USM/23.06.24 es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Modeling error es_ES
dc.subject Prediction error es_ES
dc.subject Parameter estimation es_ES
dc.subject Uncertainty es_ES
dc.subject Error de modelado es_ES
dc.subject Error de predicción es_ES
dc.subject Estimación de parámetros es_ES
dc.subject Incertidumbre es_ES
dc.subject Muestras finitas es_ES
dc.subject Método Bootstrap es_ES
dc.subject Método LSCR es_ES
dc.subject PEM es_ES
dc.subject Simulación de Monte Carlo es_ES
dc.title Aportes a la Teoría y la Implementación del Método LSCR es_ES
dc.title.alternative Contributions to the Theory and Implementation of the LSCR Method es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/S1697-7912(10)70045-5
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Ramírez, J.; Rojas, CR.; Jarur, JC.; Rojas, RA. (2010). Aportes a la Teoría y la Implementación del Método LSCR. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 7(3):83-94. https://doi.org/10.1016/S1697-7912(10)70045-5 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/S1697-7912(10)70045-5 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 83 es_ES
dc.description.upvformatpfin 94 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 7 es_ES
dc.description.issue 3 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\8445 es_ES
dc.contributor.funder Universidad Técnica Federico Santa María, Chile es_ES


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