Método de remuestreo Bootstrap para la determinación de umbrales en variables atmosféricas en la provincia de Chimborazo
El objetivo del presente trabajo fue aplicar el método de remuestreo Bootstrap para la determinación de umbrales en variables atmosféricas para la provincia de Chimborazo, por lo cual se trabajó con la base de datos de las estaciones de los años 2014 al 2018 provistas por el Grupo de Energías Altern...
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| প্রধান লেখক: | |
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| বিন্যাস: | masterThesis |
| ভাষা: | spa |
| প্রকাশিত: |
2024
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| বিষয়গুলি: | |
| অনলাইন ব্যবহার করুন: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/23054 |
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ট্যাগ যুক্ত করুন | সংক্ষিপ্ত: | El objetivo del presente trabajo fue aplicar el método de remuestreo Bootstrap para la determinación de umbrales en variables atmosféricas para la provincia de Chimborazo, por lo cual se trabajó con la base de datos de las estaciones de los años 2014 al 2018 provistas por el Grupo de Energías Alternativas y Ambiente, a la misma que se le realizó una depuración de las variables atmosféricas Temperatura Ambiente y la Presión Atmosférica, para obtener una base de datos más fiable para realizar el estudio propuesto en este trabajo. Se realizó una revisión de la bibliografía existente acerca del método Bootstrap para implementar un algoritmo que nos permitió determinar umbrales en variables atmosféricas con ayuda del software R, y así evita realizar cálculos matemáticos complejos que resultan al trabajar con una gran cantidad de datos. Con los datos tratados previamente se realizó una homogeneización de los mismos utilizando el paquete Climatol que viene incluido en R de la Temperatura y la Presión atmosférica, para luego seleccionar las mejores series homogéneas mediante el criterio “La mejor serie homogénea es la que tiene menor valor snht y menor valor rmse” para así encontrar el estadístico observado (T_máx^s) de cada estación meteorológica para luego aplicar el remuestreo Bootstrap MBB y poder determinar los umbrales de las variables atmosféricas, mediante el estadístico 〖snht〗_1MBB, lo cual disminuyó el SNHT y el RMSE para 4 de 7 estaciones meteorológicas como se evidencia en la tabla 10-4. Por ende, se determinó que los resultados obtenidos son estadísticamente significativos y se los puede utilizar para estudios a futuro. Se recomienda estudios adicionales para optimizar el uso del paquete R Climatol y del proceso de Bootstrap, a través de la investigación de métricas de precisión para poderlas implementar y así validar nuestra metodología desarrollada. |
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