Uso del análisis topológico de datos para la estimación de características climatológicas en Alemania

En este artículo se presenta la estimación del comportamiento de algunas características climatológicas en Alemania usando el análisis de datos topológicos para la construcción de complejos simpliciales, los cuales a través de la revisión se elegirá el que mejor se adapte a la geografía del territor...

Full description

Autores:
Benavides Rueda, David Armando
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/42747
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/42747
Palabra clave:
Topological data analysis
Spatial interpolation
Simplicial complex
Climatología
Homología persistente
Proyección
Análisis topológico de datos
Interpolación espacial
Complejo simplicial
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description En este artículo se presenta la estimación del comportamiento de algunas características climatológicas en Alemania usando el análisis de datos topológicos para la construcción de complejos simpliciales, los cuales a través de la revisión se elegirá el que mejor se adapte a la geografía del territorio para la estimación del comportamiento de las características climatológicas. Los complejos simpliciales se construyen usando las coordenadas de los puntos de medición que están repartidos por todo el país, una vez establecidos los complejos se extraen aquellas conexiones que generen áreas triangulares que serán usadas para realizar el proceso de interpolación espacial con el fin de concluir cómo se comportan estas características a través del territorio.
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Los complejos simpliciales se construyen usando las coordenadas de los puntos de medición que están repartidos por todo el país, una vez establecidos los complejos se extraen aquellas conexiones que generen áreas triangulares que serán usadas para realizar el proceso de interpolación espacial con el fin de concluir cómo se comportan estas características a través del territorio.This article presents the estimation of the behavior of some climatological characteristics in Germany using the analysis of topological data for the construction of simplicial complexes, which through the review will choose the one that best suits the geography of the territory for the estimation. of the behavior of climatological characteristics. The simplicial complexes are built using the coordinates of the measurement points that are distributed throughout the country, once the complexes are established, those connections are extracted that generate triangular areas that will be used to carry out the spatial interpolation process in order to conclude as these characteristics behave throughout the territory.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásRregrado estadísticaFacultad de estadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Acceso cerradoinfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbUso del análisis topológico de datos para la estimación de características climatológicas en AlemaniaTopological data analysisSpatial interpolationSimplicial complexClimatologíaHomología persistenteProyecciónAnálisis topológico de datosInterpolación espacialComplejo simplicialTrabajo 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/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáCressie, N. A. C. (1993). Statistics for spatial data (No. 519.5 C922 1993). John WileyFeng, M., & Porter, M. A. (2021). Persistent homology of geospatial data: A case study with voting. SIAM Review. Society for Industrial and Applied Mathematics, 63(1), 67–99.Iqbal, S., Hafiz, F., Ahmed, T., Qaiser, Muhammad, I., Qureshi, N., & Rajpoot. (2021). Graphical abstract classification of COVID-19 via homology of CT-SCANMahfouz, A., van de Giessen, M., van der Maaten, L., Huisman, S., Reinders, M., Hawrylycz, M. J., & Lelieveldt, B. P. F. (2015). Visualizing the spatial gene expression organization in the brain through non-linear similarity embeddings. Methods (San Diego, Calif.), 73, 79-89. doi:10.1016/j.ymeth.2014.10.004Schabenberger, O., & Gotway, C. A. (2017). Statistical methods for spatial data analysis. 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