Mejía Lagos, Manuel creator Rodríguez Yam, Gabriel Arcangel director. Nuñez Antonio, Gabriel secretario. Mejía Romero, Juan vocal. López Bartolomé, Nereyda Jacqueline suplente. Corona Ambríz, Alejandro suplente. text theses mx 2025 monographic spa access 1 recurso en línea (55 páginas): cuadros, figuras. En el presente trabajo se implementó un Modelo de Markov Oculto Poisson (MMO-Poisson) a las tasas de homicidios por cada 100,000 habitantes en México durante el periodo de 1990 a 2023, con el objetivo de clasificar, interpretar y predecir las tasas anuales de homicidios en el país. Se ajustaron modelos MMO-Poisson con diferentes números de estados, determinándose que el modelo con el mejor ajuste, según el Bayes Information Criterion (BIC), fue el de dos estados. Las tasas de homicidios fueron clasificadas en dos grupos utilizando el algoritmo de Viterbi. Además, se obtuvieron las distribuciones condicionales de las tasas de homicidios, condicionadas a las tasas de homicidios observadas, y se pronosticaron las tasas de homicidios del período 2024 a 2030. specialized por Manuel Mejía Lagos; director de tesis Gabriel Árcangel Rodríguez Yam; secretario Gabriel Nuñez Antoniol; vocal Juan Mejía Romero; suplente Nereyda Jaqueline López Bartolomé; suplente Alejandro Corona Ambríz. LEs DICIFO LIC 2025. Incluye referencias bibliográficas: páginas 21. Homicidio Modelos probabilísticos http://10.13.5.2/tesis/tl/1511602-8_MEJIA_LAGOS_MANUEL.pdf http://10.13.5.2/tesis/tl/1511602-8_MEJIA_LAGOS_MANUEL.pdf 250829 20250926143932.0