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Modelos Semi-Markovianos para la evaluación del tiempo, lugar, magnitud y profundidad de los sismos ocurridos entre Lima - Barranca, Perú, 2022
dc.contributor.advisor | Rubio Jácobo, Luis Alberto | es_PE |
dc.contributor.author | Risco Franco, Carlos Alvaro | es_PE |
dc.date.accessioned | 2025-01-10T14:28:09Z | |
dc.date.available | 2025-01-10T14:28:09Z | |
dc.date.issued | 2024-10-24 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14278/4888 | |
dc.description.abstract | El Perú se encuentra en la región sísmica del Pacífico Sur y es frecuentemente afectado por sismos. Terremotos como el ocurrido en Lima en octubre de 1966 y 1974, con cuantiosas pérdidas de vidas humanas y destrucción de viviendas e infraestructura, presentan una necesidad prioritaria de estudios de prevención y evaluación de riesgos de la ocurrencia de sismos de alta magnitud en esta región. La presente investigación tiene como objetivo identificar zonas con mayor probabilidad de ocurrencia de sismos de alta magnitud en el área de estudio entre Lima y Barranca. Para ello se utilizan herramientas descriptivas, así como el modelo semi-Márkov. Se emplea el modelo semi-Márkov para predecir la magnitud y el lugar de la ocurrencia de eventos sísmicos, asimismo, se amplía el análisis considerando la profundidad de los sismos como una dimensión más. En la investigación se concluye que la zona de Chilca es la que presenta la mayor probabilidad de ocurrencia de sismos de alta magnitud y profundidad superficial. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional del Santa | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UNS | es_PE |
dc.subject | Sismos | es_PE |
dc.subject | Semi-Márkov | es_PE |
dc.subject | Cadenas de Márkov | es_PE |
dc.title | Modelos Semi-Markovianos para la evaluación del tiempo, lugar, magnitud y profundidad de los sismos ocurridos entre Lima - Barranca, Perú, 2022 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Doctor en Estadística Matemática | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional del Santa. Escuela de posgrado | es_PE |
thesis.degree.discipline | Doctorado en Estadística Matemática | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-5060-9998 | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctor | es_PE |
renati.discipline | 542048 | es_PE |
renati.juror | Odar Rosario, América | es_PE |
renati.juror | Reyna Zegarra, Lizandro Baldomero | es_PE |
renati.juror | Rubio Jácobo, Luis Alberto | es_PE |
renati.juror | rubio | es_PE |
renati.author.dni | 00419692 | |
renati.advisor.dni | 18069833 |
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Tesis [19]
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