Estimación e imputación de datos faltantes mediante métodos de interpolación espacial para precipitación mensual acumulada en el departamento de Antioquia durante el periodo 2014-2018
Los valores faltantes son comunes en las bases de datos que trabajamos a diario, el saber que hacer con esos datos faltantes es fundamental, en algunas ocasiones la solución inmediata es quitar los registros y perder información que puede ser de gran valor, el propósito es aprovechar la información...
- Autores:
-
Sánchez Quiroga, Leandro
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/22341
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Los valores faltantes son comunes en las bases de datos que trabajamos a diario, el saber que hacer con esos datos faltantes es fundamental, en algunas ocasiones la solución inmediata es quitar los registros y perder información que puede ser de gran valor, el propósito es aprovechar la información que se tiene disponible en la mayor posibilidad, para ello se disponen de varias técnicas que permiten imputar de manera eficiente los valores faltantes. El presente trabajo busca contrastar métodos de interpolación espacial en la imputación de valores faltantes de precipitación mensual acumulada en el departamento de Antioquia durante el periodo 2014-2018, con datos suministrados por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), para ello se utiliza la distancia inversa ponderada(IDW, por sus siglas en inglés), Spline de placa delgada (TPS, por sus siglas en inglés) y kriging ordinario, como métodos evaluados a través de la raíz del error cuadrático medio(RMSE, por sus siglas en ingles). El Kriging ordinario fue efectivo cunado se tiene más del 10% de los valores faltantes, el método de la distancia inversa ponderada fue el que arrojó mejores resultados cuando se tienen 5% de los valores faltantes. Se aplicaron los resultados obtenidos a los datos correspondientes al año 2018. |
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Castaño, E. (2007). Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad.Revista Colombiana de Estadística, 247-263. Castro, M. (2015). Imputación de datos faltantes en un modelo de tiempo de fallo acelerado.(tesis Maestría). Universidad Santiago De Compostela, La Coruña, España. Bihrmann, E. (2015). Estimación del rango de influencia en caso de que falten datos espaciales: un estudio de simulación sobre datos binarios. International Journal of Health Geographics, 1-14. Cruz, A., Barrios,M. (2018). Estimación de datos faltantes de lluvia mensual a través de la asimilación de información satelital y pluviométrica en una cuenca andina tropical. (tesis Pregrado). Idesia, 1-7. Giraldo, R. (2002). Introducción a la geoestadística: Teoría y aplicación. Bogotá: Universidad Nacional de Colombia. Departamento administrativo de planeación de Antioquia. (2019). Obtenido de http://www.antioquiadatos.gov.co/. Hancock , P., Hutchinson , M. (2005). Spatial interpolation of large climate data sets using bivariate thin plate smoothing splines. Environmental Modelling Software 21 (2005) 1684-1694. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. (2019). Obtenido de http://www.ideam.gov.co/. Londono, L. (2015). Imputation of spatial air quality data using gis-spline and the index of agreement in sparse urban monitoring networks. Revista Facultad de Ingeniería, Universidad de Antioquia, 73-81. Medina, F. (2007). CEPAL. Recuperado el 22 de Febrero de 2018, de http://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/4755/S0700590es.pdf. Roshan , J., Lulu, K (2011). Regression-Based Inverse Distance Weighting With Applications to Computer Experiments. Technometrics, Vol. 53, No. 3, pp. 254-265. Salgado, C., Largo, J. (2018). Imputación de datos faltantes de temperatura máxima media mensual mediante métodos geoestadísticos en estaciones climáticas del valle del Cauca en el periodo 2013-2014 . (tesis Pregrado). Universidad Del Valle, Santiago De Cali, Colombia. Tovar, L. (2017). Elaboración de tesis estructura y metodología. Ciudad De México: Trillas. |
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El presente trabajo busca contrastar métodos de interpolación espacial en la imputación de valores faltantes de precipitación mensual acumulada en el departamento de Antioquia durante el periodo 2014-2018, con datos suministrados por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), para ello se utiliza la distancia inversa ponderada(IDW, por sus siglas en inglés), Spline de placa delgada (TPS, por sus siglas en inglés) y kriging ordinario, como métodos evaluados a través de la raíz del error cuadrático medio(RMSE, por sus siglas en ingles). El Kriging ordinario fue efectivo cunado se tiene más del 10% de los valores faltantes, el método de la distancia inversa ponderada fue el que arrojó mejores resultados cuando se tienen 5% de los valores faltantes. Se aplicaron los resultados obtenidos a los datos correspondientes al año 2018.Missing values are common in the databases we work on a daily basis, knowing what to do with those missing data is essential, sometimes the immediate solution is to remove the records and lose information that can be of great value, the purpose is to take advantage of the information that is available in the greatest way, for this objective, there are several techniques that allow the efficient imputation of the missing values. This paper seeks to contrast methods of spatial interpolation in the imputation of missing values of accumulated monthly precipitation in the department of Antioquia during the 2014-2018 period, with data provided by the Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies (IDEAM), to achieve this goal, weighted inverse distance (IDW), thin plate spline (SPT) and ordinary kriging are used as evaluated methods through the root of the mean square error (RMSE). Ordinary Kriging was effective when you have more than 10% of the missing values, the weighted inverse distance method was the one that yielded the best results when you have 5% of the missing values. The results obtained were applied to the data corresponding to the year 2018Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaEstimación e imputación de datos faltantes mediante métodos de interpolación espacial para precipitación mensual acumulada en el departamento de Antioquia durante el periodo 2014-2018KrigingGeostatisticsKrigeajeGeoestadisticaValores faltantesInterpolación espacialPrecipitaciónIDWTPSTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2CRAI-USTA BogotáCastaño, E. (2007). Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad.Revista Colombiana de Estadística, 247-263.Castro, M. (2015). Imputación de datos faltantes en un modelo de tiempo de fallo acelerado.(tesis Maestría). Universidad Santiago De Compostela, La Coruña, España.Bihrmann, E. (2015). Estimación del rango de influencia en caso de que falten datos espaciales: un estudio de simulación sobre datos binarios. International Journal of Health Geographics, 1-14.Cruz, A., Barrios,M. (2018). Estimación de datos faltantes de lluvia mensual a través de la asimilación de información satelital y pluviométrica en una cuenca andina tropical. (tesis Pregrado). Idesia, 1-7.Giraldo, R. (2002). Introducción a la geoestadística: Teoría y aplicación. Bogotá: Universidad Nacional de Colombia.Departamento administrativo de planeación de Antioquia. (2019). Obtenido de http://www.antioquiadatos.gov.co/.Hancock , P., Hutchinson , M. (2005). 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Ciudad De México: Trillas.ORIGINAL2020leandrosanchez.pdf2020leandrosanchez.pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf785310https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/22341/1/2020leandrosanchez.pdfb217db4843a63542c0a314c84d4fae30MD51open accessDerechosAutorLeandroSanchez.pdfDerechosAutorLeandroSanchez.pdfCarta Derechos de Autor (Diligenciada por los autores)application/pdf265466https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/22341/2/DerechosAutorLeandroSanchez.pdf4d0b7f19685120b3e2a66e90af783916MD52metadata only accesscartafacultadleandrosanchez.pdfcartafacultadleandrosanchez.pdfapplication/pdf186824https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/22341/4/cartafacultadleandrosanchez.pdf0c3910f1d12dd24596ba20afc64ea885MD54metadata only accesscarta enviada por facultad.pdfcarta enviada por facultad.pdfapplication/pdf407127https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/22341/5/carta%20enviada%20por%20facultad.pdfec98402c6e35c58ed97ff618be34f886MD55metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/22341/3/license.txtf6b8c5608fa6b2f649b2d63e10c5fa73MD53open accessTHUMBNAIL2020leandrosanchez.pdf.jpg2020leandrosanchez.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8132https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/22341/6/2020leandrosanchez.pdf.jpg47334f06b590c83d0d124abe41267bddMD56open accessDerechosAutorLeandroSanchez.pdf.jpgDerechosAutorLeandroSanchez.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7793https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/22341/7/DerechosAutorLeandroSanchez.pdf.jpg05a50c5a6f2d4a4e7fc9fa01d7b0eecaMD57metadata only accesscartafacultadleandrosanchez.pdf.jpgcartafacultadleandrosanchez.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8147https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/22341/8/cartafacultadleandrosanchez.pdf.jpgf469e43671df9b55f024640b3939811dMD58metadata only accesscarta enviada por facultad.pdf.jpgcarta enviada por facultad.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9511https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/22341/9/carta%20enviada%20por%20facultad.pdf.jpg89c0ce918c7a36d75e69e7b9bf40429aMD59metadata only access11634/22341oai:repository.usta.edu.co:11634/223412022-10-10 15:57:39.991open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |