Observatorio de Investigación y Desarrollo Tecnológico


  • INVESTIGAR: REVISTA CIENTIFICA// QUINTA EDICION

    Volumen: 5, Numero: 1, Páginas: 22-27 pp.

    METODO DE AJUSTE CON MODELOS DE REGRESION B-SPLINES APLICADOS EN VARIABLES CLIMATOLOGICAS

    Abstract

    The present research develops a new alternative of adjustment of flexible regression models using B-splines of climatological variables: temperature, humidity, radiation and wind speed in the months of January and June that represent the rainy and dry season of the year, respectively. In the city of Riobamba - Ecuador. These models have excellent fit properties, which are verified by observing that the lengths of the bootstrap point confidence intervals are smaller in the B-splines than in the polynomials commonly used in this field. In addition, this new alternative is more precise according to the smaller mean square error obtained from adjustments of the two models mentioned above. On the other hand one of the objectives of this research is to analyze the variations of the climatological variables in a meticulous way for charitable purposes in the care of the environment, the flexibility in the adjustment of these proposed models pursue the aforementioned. The treatment of data and results is performed with the statistical software R


    Keywords


    Climatological variables, B-splines, polynomials.


    Resumen

    La presente investigación desarrolla una nueva alternativa de ajuste de modelos de regresión flexibles mediante B-splines de variables climatológicas: temperatura, humedad, radiación y velocidad del viento en los meses de enero y junio que representan la época lluviosa y seca del año, respectivamente en la ciudad de Riobamba - Ecuador. Estos modelos presentan excelentes propiedades de ajuste, hecho que es verificado al observar que las longitudes de los intervalos de confianza puntuales bootstrap son más pequeñas en los modelos B-splines que en los polinómicos comúnmente utilizados en este ámbito. Además esta nueva alternativa es más precisa de acuerdo al menor error cuadrático medio (ECM) obtenido de ajustes de los dos modelos antes mencionados. Por otra parte uno de los objetivos de esta investigación es analizar las variaciones de las variables climatológicas de forma minuciosa para fines benéficos en el cuidado del medio ambiente, la flexibilidad en el ajuste de estos modelos propuestos persiguen lo antes mencionado. El tratamiento de datos y resultados se realiza con el software estadístico R


    Palabras Clave


    variables climatológicas, B-splines, polinómicos





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