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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Sánchez Quiroga, Leandro
Otros Autores: Pineda Rios, Wilmer
Formato: Desconocido (Unknown)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad Santo Tomás 2020
Materias:
IDW
TPS
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11634/22341
id ir-11634-22341
recordtype dspace
institution Universidad Santo Tomas
collection DSpace
language Español (Spanish)
topic Kriging
Geostatistics
Krigeaje
Geoestadistica
Valores faltantes
Interpolación espacial
Precipitación
IDW
TPS
spellingShingle Kriging
Geostatistics
Krigeaje
Geoestadistica
Valores faltantes
Interpolación espacial
Precipitación
IDW
TPS
Sánchez Quiroga, Leandro
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
description 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.
author2 Pineda Rios, Wilmer
author_facet Pineda Rios, Wilmer
Sánchez Quiroga, Leandro
format Desconocido (Unknown)
author Sánchez Quiroga, Leandro
author_sort Sánchez Quiroga, Leandro
title 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
title_short 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
title_full 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
title_fullStr 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
title_full_unstemmed 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
title_sort 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
publisher Universidad Santo Tomás
publishDate 2020
url http://hdl.handle.net/11634/22341
_version_ 1712107609694142464
spelling ir-11634-223412020-04-26T10:12:42Z 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 Sánchez Quiroga, Leandro Pineda Rios, Wilmer Kriging Geostatistics Krigeaje Geoestadistica Valores faltantes Interpolación espacial Precipitación IDW TPS 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. 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 2018 Profesional en estadística http://unidadinvestigacion.usta.edu.co Pregrado 2020-04-07T23:34:53Z 2020-04-07T23:34:53Z 2020-04-07 Formación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregrado http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa Sánchez, L. (2020). 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. (Trabajo de pregrado de Estadística). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombia. http://hdl.handle.net/11634/22341 reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás instname:Universidad Santo Tomás repourl:https://repository.usta.edu.co spa 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. Abierto (Texto Completo) Abierto (Texto Completo) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf CRAI-USTA Bogotá Universidad Santo Tomás Pregrado Estadística Facultad de Estadística
score 12,131701