Multifractional Poisson process, multistable subordinator and related limit theorems

We introduce a multistable subordinator, which generalizes the stable subordinator to the case of time-varying stability index. This enables us to define a multifractional Poisson process. We study properties of these processes and establish the convergence of a continuous-time random walk to the multifractional Poisson process.

Saddlepoint Approximations to the Probability of Ruin in Finite Time for the Compound Poisson Risk Process Perturbed by Diffusion

A large deviations type approximation to the probability of ruin within a finite time for the compound Poisson risk process perturbed by diffusion is derived. This approximation is based on the saddlepoint method and generalizes the approximation for the non-perturbed risk process by Barndorff-Nielsen and Schmidli (Scand Actuar J 1995(2):169–186, 1995). An importance sampling approximation to this probability of ruin is also provided. Numerical illustrations assess the accuracy of the saddlepoint approximation using importance sampling as a benchmark. The relative deviations between saddlepoint approximation and importance sampling are very small, even for extremely small probabilities of ruin. The saddlepoint approximation is however substantially faster to compute.

Una aplicación del proceso de Poisson en la enseñanza y aprendizaje de la estadística

En los últimos años se ha dado un incremento en la preocupación social por los problemas relacionados con la calidad de los servicios, y en particular, de la enseñanza universitaria. El objetivo de este trabajo es presentar una propuesta que sirva de orientación en el aprendizaje de algunas técnicas y metodologías estadísticas adecuadas para el alumno de grado en distintas carreras universitarias. Se pretende lograr una mejor enseñanza de la asignatura Estadística basándose en la resolución de problemas y de casos prácticos con datos reales de diversos aspectos del ámbito de la tecnología y de las ciencias. Para lograr con los objetivos planteados se presenta, a modo de ejemplo, una aplicación al estudio del proceso de Poisson. En particular se realiza un estudio estadístico del tráfico de automóviles particulares que pasan por un punto fijo de la autopista La Plata-Buenos Aires.

Una aplicación del proceso de Poisson en la enseñanza y aprendizaje de la estadística

En los últimos años se ha dado un incremento en la preocupación social por los problemas relacionados con la calidad de los servicios, y en particular, de la enseñanza universitaria. El objetivo de este trabajo es presentar una propuesta que sirva de orientación en el aprendizaje de algunas técnicas y metodologías estadísticas adecuadas para el alumno de grado en distintas carreras universitarias. Se pretende lograr una mejor enseñanza de la asignatura Estadística basándose en la resolución de problemas y de casos prácticos con datos reales de diversos aspectos del ámbito de la tecnología y de las ciencias. Para lograr con los objetivos planteados se presenta, a modo de ejemplo, una aplicación al estudio del proceso de Poisson. En particular se realiza un estudio estadístico del tráfico de automóviles particulares que pasan por un punto fijo de la autopista La Plata-Buenos Aires.

Análisis de la distribución espacial de centros eruptivos monogenéticos en las Islas Canarias según el análisis de vecino más próximo de Poisson.

El objetivo principal de este trabajo es estudiar la distribución espacial de los centros eruptivos monogenéticos según el análisis de vecino más próximo de Poisson, propuesto por Clark y Evans (1954), en las Islas Canarias. Se pretende adquirir así unos valores cuantitativos que permitan interpretar si los centros eruptivos monogenéticos se distribuyen de forma aleatoria, concentrada o dispersa en cada isla. La confrontación de estos resultados con la bibliografía ayudará a interpretarlos mediante comparación. Como objetivo secundario y parte fundamental del trabajo se presenta la necesidad y el fin de adquirir conocimientos teóricos y prácticos de análisis espacial, además de destreza en el uso de lenguajes y entornos de programación adecuados para este tipo de estudios. Otro de los objetivos es desarrollar una aplicación que haga extensible este tipo de estudios de forma sencilla y ponga a disposición, en el caso de una publicación final, de la comunidad científica y de los usuarios a nivel universitario, una herramienta eficaz de análisis cuantitativo para hallar los índices requeridos para llevar a cabo el análisis de vecino más próximo de Poisson. El área de estudio son las Islas Canarias que conforman un archipiélago de siete islas mayores (Fig. 1): Tenerife, Fuerteventura, Gran Canaria, Lanzarote, La Palma, La Gomera y El Hierro; cuatro islas menores: Lobos, La Graciosa, Montaña Clara y Alegranza; y varios roques. Queda comprendido entre los paralelos 27 º 37 ' N y 29 º 35 ' N (Punta de La Restinga, en El Hierro; Punta de los Mosegos, en la isla de la Alegranza) y entre los meridianos 13 º 20 ' W y 18 º 10 ' W (Roque del Este; Punta de Orchilla, en El Hierro) y se encuentra a distancias de entre 100 km y 500 km de la costa noroccidental africana. Queda englobado dentro de la región de la Macaronesia, conjunto de cinco archipiélagos de origen volcánico situado en el Atlántico Oriental, a saber: Azores, Madeira, Salvajes, Canarias y Cabo Verde; y está limitada por los paralelos 14 º 49 ' N y 39 º 45 ' N, y por los meridianos 13 º 20 ' W y 31 º 17 ' W, estando separados entre sus puntos norte y sur por 2 700 km y entre sus puntos este y oeste por 1 800 km de distancia (Gosálvez et al., 2010). Sobre el origen del archipiélago y su contexto geodinámico, se han propuesto varias hipótesis, e.g.: Carracedo et al. (1998), Anguita y Hernán (2000), Ancochea et al. (2006), en las que aún no queda completamente claro el origen de la Islas Canarias, ya que algunos dan un protagonismo mayor a la actividad tectónica como causante del ascenso del magma a través de la corteza y otros defienden la existencia de un punto caliente como verdadera causa del volcanismo en Canarias.

Poisson dynamic models. An application to interurban accidents in Spain

In this study we apply count data models to four integer–valued time series related to accidentality in Spanish roads applying both the frequentist and Bayesian approaches. The time series are: number of fatalities, number of fatal accidents, number of killed or seriously injured (KSI) and number of accidents with KSI. The model structure is Poisson regression with first order autoregressive errors. The purpose of the paper is first to sort out the explanatory variables by relevance and second to carry out a prediction exercise for validation.