Proceso de Cox

En el mundo actual, Proceso de Cox se ha convertido en un tema de gran relevancia e interés para un amplio espectro de la sociedad. Desde su impacto en la economía global hasta su influencia en la vida cotidiana de las personas, Proceso de Cox ha suscitado debates y discusiones en diferentes ámbitos. Con el objetivo de comprender de manera más profunda este fenómeno, resulta imprescindible analizar sus diferentes dimensiones y repercusiones. En este artículo, exploraremos las múltiples facetas de Proceso de Cox y su relevancia en la actualidad, así como las perspectivas futuras que plantea.

En la Teoría de la probabilidad un Proceso de Cox, también conocido como proceso de Poisson mixto, es un Proceso estocástico, generalización de un proceso de Poisson donde la intensidad λ(t) es en sí misma un proceso estocástico. Este proceso es llamado así por el estadístico David Cox el cual publicó este modelo en 1955.​

David Cox (matemático especializado en estadística) fue presidente de la Sociedad Bernoulli, de la Real Sociedad de estadística y del Instituto Internacional de Estadística. Su trabajo destaca por la Regresión de Cox y el Proceso de Cox, aparte de sus numerosas publicaciones al campo de las Matemáticas discretas.

Los procesos de Cox son utilizados para generar simulaciones de los impulsos nerviosos de las neuronas.​ Además, son utilizados frecuentemente en la Matemática financiera, donde producen un útil cuadro para modelar precios de instrumentos financieros, en los cuales, el riesgo de crédito es un factor significativo.​

Véase también

Referencias

  1. ↑ Cox, D. R. (1955). «Some Statistical Methods Connected with Series of Events». Journal of the Royal Statistical Society 17 (2): 129-164. doi:10.2307/2983950. 
  2. ↑ Krumin, M.; Shoham, S. (2009). «Generation of Spike Trains with Controlled Auto- and Cross-Correlation Functions». Neural Computation 21 (6): 1642-1664. PMID 19191596. doi:10.1162/neco.2009.08-08-847. 
  3. ↑ Lando, David (1998). «On cox processes and credit risky securities». Review of Derivatives Research 2 (2–3): 99-12. doi:10.1007/BF01531332. 

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