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Descripción
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| El objetivo de este proyecto es desarrollar estimadores de Monte Carlo distribuidos que permitan realizar inferencia óptima o asintóticamente óptima en problemas con grandes conjuntos de datos. La estrategia seguida consistirá en implementar un conjunto de estimadores MC parciales que sólo tengan acceso a parte de los datos y combinar sus resultados de tal modo que el resultado final sea equivalente al del estimador MC global (irrealizable) que tuviera acceso a todos los datos y un tiempo de computación muy superior. | |
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Internacional
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Si |
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Lugar
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Stony Brook, NY (EE. UU.) |
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Tipo
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Fecha inicio
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01/08/2016 |
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Fecha fin
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31/10/2016 |