[en] ABSTRACT: In this work we have implemented and studied the efficiency of a Bayesian probabilistic method of cross-identification of extragalactic objects, based on the theoretical formalism proposed by Tamás Budavári and Alexander S. Szalay [1]. This tool is able to collate two astronomical catalogs obtained with instruments of different angular resolutions, such as Herschel Space Observatory and GAMA project, and incorporates not only information of both the different angular resolutions and the relative distances between the candidates, but also other additional astrophysical information known a priori as is the redshift. This Bayesian approach uses Bayes factor as a reliable measure of the quality of the partnerships between astronomical sources of the catalogs studied, allowing excluding implausible or unlikely counterparts. This memory is divided into five parts. In the first one the concepts of statistical inference, Bayesian inference, Bayes theorem and Bayes factor are widely introduced. In the second part these concepts are applied to the specific case of having measures of positions and redshifts of many extragalactic objects, showing the considerations and approaches taken into account to derive the equations used by our probabilistic cross-identification method. In the third part the research projects used to obtain the astronomical catalogs checked by our tool and a brief description of them are presented. In the fourth part programs and the script used to implement the tool and analyze the results are explained. Finally, the analysis of the results and conclusions obtained are shown.

[es] RESUMEN: En este trabajo se ha implementado y estudiado la eficacia de un método probabilístico bayesiano de cross-identificación de objetos extragalácticos, basado en el formalismo teórico propuesto por Tamás Budavári y Alexander S. Szalay [1]. Esta herramienta es capaz de cotejar dos catálogos astronómicos obtenidos con instrumentos de distintas resoluciones angulares, como son el Observatorio Espacial Herschel y el proyecto GAMA, e incorpora no sólo información tanto de las distintas resoluciones angulares y las distancias relativas entre los candidatos, sino también otra información adicional de carácter astrofísico conocida a priori como es el corrimiento al rojo. Este enfoque bayesiano utiliza el factor de Bayes como medida fiable de la calidad de las asociaciones entre fuentes astronómicas de los catálogos estudiados, permitiendo excluir contrapartidas inverosímiles o poco probables. La presente memoria se divide en cinco partes. En la primera se introducen extensamente los conceptos de inferencia estadística, inferencia bayesiana, teorema de Bayes y factor de Bayes. En la segunda parte se aplican estos conceptos para el caso concreto de disponer de medidas de las posiciones y corrimientos al rojo de diversos objetos extragalácticos, mostrándose las consideraciones y aproximaciones tenidas en cuenta para deducir las ecuaciones utilizadas por nuestro método probabilístico de cross-identificación. En la tercera parte se presentan los proyectos de investigación con los que se han obtenido los catálogos astronómicos cotejados por nuestra herramienta, así como una descripción de los mismos. En la cuarta parte se explican los programas y el script utilizados para implementar la herramienta y analizar los resultados. Finalmente, se muestra el análisis de los resultados y las conclusiones obtenidas.