• Correo ElectrónicoCorreo Electrónico
  • Dirección Nacional de Información AcadémicaDNINFOA - SIA
  • BibliotecaBibliotecas
  • ConvocatoriasConvocatorias
  • Identidad U.N.Identidad U.N.
Escudo de la República de ColombiaEscudo de la República de Colombia
  • English 
    • español
    • English
    • português (Brasil)
  • Aspirantes
  • Estudiantes
  • Egresados
  • Docentes
  • Administrativos
repositorio.unal.edu.co
Bibliotecas
  • Mapa de sedes
  • Amazonía
  • Bogotá
  • Caribe
  • Manizales
  • Medellín
  • Orinoquía
  • Palmira
Biblioteca Digital
  • Repositorio Institucional
  • Entrega de tesis y publicación en línea
  • Digitalización de documentos
  • Normatividad publicación en línea
  • Portal de Revistas UN
  • Suscripción a contenidos UN
  • Contáctenos
Recursos Bibliográficos
  • Recursos electrónicos
  • Catálogo UN
  • Diccionarios y enciclopedias
  • Herramientas bibliográficas
  • Libros electrónicos
  • Descubridor
  • Índices bibliográficos
  • Adquisicion de material bibliografico
Formación
  • Agenda de formación
  • Solicitud de nuevo taller
  • Guía de autoarchivo de documentos
Acerca de
  • Misión y visión
  • Dirección Nacional de Bibliotecas
  • Convenios y redes
  • Video del Sinab
  • Preguntas frecuentes
Sedes
  • Amazonia
  • Bogotá
  • Caribe
  • De La Paz
  • Manizales
  • Medellín
  • Orinoquia
  • Palmira
  • Tumaco
Servicios
Perfiles
Home
    • español
    • English
    • português (Brasil)
  • Login
View Item 
  •   Institutional Repository of Universidad Nacional
  • 1- Tesis y Disertaciones
  • Sede Bogotá
  • Facultad de Ciencias
  • Departamento de Estadística
  • View Item
  •   Institutional Repository of Universidad Nacional
  • 1- Tesis y Disertaciones
  • Sede Bogotá
  • Facultad de Ciencias
  • Departamento de Estadística
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Una metodología para la predicción espacial de una variable escalar georeferenciada basada en su información y la de una variable funcional / A methodology for the spatial prediction of a scalar variable geographically referenced based on its information and a functional variable

Thumbnail
832429.2012.pdf (7.041Mb)
Date published
2012
Author
Herrera Pérez, Luis Antonio
Metadata
Show full item record

Summary
En geoestadística se resuelve el problema de predicción espacial de una variable aleatoria, vector aleatorio o variable aleatoria funcional cuando se tiene la información de un proceso estocástico (o campo aleatorio) univariado, multivariado o funcional, respectivamente. En este trabajo se combinan algunas técnicas geoestadísticas multivariadas y funcionales con el objetivo de proponer un predictor espacial de una variable aleatoria escalar cuando se dispone simultáneamente de realizaciones de campos aleatorios univariados y funcionales. En particular se propone un predictor similar al cokriging (Myers, 1982; ver Hoef and Cressie, 1993), pero tomando como información auxiliar una variable aleatoria funcional. Para establecer la estimación de los parámetros, se sigue el criterio clásico de minimización de la varianza del error de predicción sujeto a la condición de insesgamiento del predictor y el supuesto de estacionariedad de segundo orden para las variables consideradas. Para desarrollar la metodología propuesta, se asume que los datos de la variable funcional pueden ser suavizados mediante la combinación lineal de un conjunto de funciones que constituyen una base funcional (Fourier para series periódicas y B-splines para no periódicas). La metodología propuesta en el trabajo se ilustra a través de una aplicación a datos reales. Se realiza la predicción del máximo promedio horario de material particulado (PM10) en Bogotá a partir de su información y la de velocidad del viento (variable funcional). / Abstract. In geostatistic we solve the problem of spatial prediction of a random variable, a random vector or functional random variable when you have the information of a stochastic process (or random field) univariate, multivariate or functional, respectively. In this paper we combine some multivariate geostatistical techniques and functional to propose a spatial predictor of a scale random variable when we have simultaneously realizations of univariate and functional random fields. In particular we propose a predictor similar to cokriging (Myers, 1982; see Hoef and Cressie, 1993), but using as auxiliary information a functional random variable. To find the parameters estimation, we follow the classical approach of minimizing the prediction error variance subject to the condition of unbiasedness of the predictor and the assumption of second order stationarity of the variables considered. To develop the proposed methodology, it is assumed that the functional variable data can be smoothed by the linear combination of a set of functions that constitute a functional basis (Fourier for periodic series and B-splines for no periodic). The proposed methodology is illustrated in the work through a real data. We makes the prediction of maximum hourly average of particulate matter (PM10) in Bogota from their information and wind speed.
Subject
Análisis de datos funcionales ; Base de Fourier ; Base de B-splines ; Cokriging ; Kriging funcional ; PM10 / Functional data analysis, Fourier basis ; B-splines basis ; Cokriging ; Functional kriging ;
URI
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/11375
Collections
  • Departamento de Estadística [183]

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesKnowledge AreasThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesKnowledge Areas

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics
Régimen Legal
Talento humano
Contratación
Ofertas de empleo
Rendición de cuentas
Concurso docente
Pago Virtual
Control interno
Calidad
Buzón de notificaciones
Correo institucional
Mapa del sitio
Redes Sociales
FAQ
Quejas y reclamos
Atención en línea
Encuesta
Contáctenos
Estadísticas
Glosario

Contacto página web:
Carrera 45 # 26-85
Edif. Uriel Gutiérrez
Bogotá D.C., ; Colombia
(+57 1) 316 5000

© Copyright 2014
Algunos derechos reservados.
mediosdigitales@unal.edu.co
Acerca de este sitio web

Actualización: 04/10/19

Orgullo UNOrgullo UNAgencia de noticiasAgencia de noticias
Trámites en líneaContaduría General de la República