Monitorización e intervención automática en modelos lineales dinámicos

Resumen

Esta memoria analiza el problema de monitorización e intervención automáticas en MLDS univariantes analizados desde un punto de vista bayesiano, extendiendo la metodología propuesta en el libro de West y Harrison (1997), Para ello se ha analizado el problema desde dos ópticas diferentes: 1,- Planteándolo como un problema de decisión secuencial basado en la información proporcionada por los errores de predicción a un paso del modelo utilizado por el analista. 2,- Planteándolo como un problema de comparación y selección de modelos en los que diversos MLDS alternativos contienen en sus ecuaciones, de forma explícita, el tipo de intervenciones a realizar, lo cual permite aumentar la generalidad de las mismas, así como corregir decisiones de intervención tomadas reviamente, cuando se acumula evidencia suficiente en contra de ellas. En este último caso se ha extendido el algoritmo propuesto al análisis de MLOVMS.