Análisis geoestadístico multivariado a través de métodos funcionales y curvas de Andrews

En geoestadística multivariada, usualmente hay dos caminos de análisis: usar kriging de manera individual sobre cada variable o emplear cokiging tendiendo en cuenta la codependencia espacial entre las variables. En literatura geoestadística, se ha demostrado que la segunda opción, en general, permite una disminución en la varianza de predicción. No obstante, su uso es limitado cuando el número de variables aumenta, pues la estimación de la covarianza espacial a través del modelo lineal de corregionalización se vuelve computacionalmente compleja. En este trabajo, se explora el uso del kriging ordinario funcional basado en curvas de Andrews como alternativa al kriging y al cokriging en el contexto multuvariado. Para la comparación de metodologías se hace un estudio de simulación, y posteriormente se lleva a cabo la aplicación de la propuesta en un conjunto de datos reales.

• Autores: Dueñas Herrera, María Paula
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/62079
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/62079; http://bdigital.unal.edu.co/60946/
• Palabra clave: 31 Colecciones de estadística general / Statistics; 51 Matemáticas / Mathematics; Geoestadística; Kriging; Análisis de datos funcionales; Cokriging; Curvas de Andrews; Datos Funcionales; Geostatistics; Kriging; Cokriging; Andrews Curves; Functional Data
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional