Modelos estocásticos dinámicos en las ciencias experimentales

Abstract

Para que un modelo matemático represente de forma adecuada un fenómeno natural de carácter dinámico, debe recoger la aleatoriedad inherente al mismo, así como la variable de temporalidad. Tras repasar procedimientos alternativos en la formulación de modelos, en el presente trabajo proponemos una metodología para la elaboración de un modelo predictivo de naturaleza estocástica, a partir de observaciones muestrales temporales, basado en el Análisis de Componentes Principales del proceso objeto de estudio. El modelo desarrollado se aplica a predecir la tasa de incidencia de SIDA en países europeos.

For a mathematical model to be a suitable representation of a dynarnical phenomenom in Nature, it must inc1ude its random characteristics as well as the time variable. After reviewing alternative procedures in model formulation, this paper presents a methodology for elaborating a predictive stochastic model from sample observations depending upon the time, on the basis of the Principal Component Analysis of the studied stochastic process. The developed model is then applied to forecast the AIDS incidence rate in European countries.