Método de pronóstico de funciones de distribución de probabilidad no estacionarias de caudales medios mensuales
El presente estudio presenta un método para el pronóstico de funciones de distribución de probabilidad (fdp) no estacionarias del caudal medio mensual, a partir de la combinación de las covariables explicativas relevantes que definen un modelo estadístico. Se emplean estaciones con series de datos d...
| Autor Principal: | Alba Perilla, José Luis |
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| Formato: | masterThesis |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Javeriana
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://hdl.handle.net/10554/19630 |
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| Sumario: |
El presente estudio presenta un método para el pronóstico de funciones de distribución de probabilidad (fdp) no estacionarias del caudal medio mensual, a partir de la combinación de las covariables explicativas relevantes que definen un modelo estadístico. Se emplean estaciones con series de datos de caudales medios, superior a 30 años y se seleccionan los indicadores macroclimáticos que serán las covariables a considerar. A partir un ANOVA se establece la combinación de covariables que mejor representaran o explican la variabilidad del caudal. Los modelos son evaluados con la herramienta GAMLSS, la cual además provee información del ajuste a través del cálculo del Criterio de Akaike y el Coeficiente de Correlación de Filliben, los cuales se emplean para la selección del modelo que definirá la fdp de caudales medios mensuales. Resulta ventajoso la disponibilidad y uso de múltiples covariables explicativas, se hace necesario la identificación de las covariables relevantes para explorar y analizar la mejor o mejores combinaciones posibles de éstas. Además emplear la combinación de criterios para la estimación de la bondad de ajuste de un modelo estadístico, resultan útiles y complementarios en el momento de selección de modelos estadísticos. |
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