Examinando por Materia "Análisis de datos funcionales"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Estimación funcional robusta de la media de la humedad relativa
    (Universidad del Valle, 2018) Sánchez Ortiz, Daniel Arturo; Olaya Ochoa, Javier
    Las observaciones atípicas pueden generar estimaciones erro´neas o que no concuerdan con la realidad, por lo que es de gran importancia la implementación de técnicas que identifiquen y traten de una forma adecuada dichos valores. En el siguiente trabajo se logra establecer una metodología para reducir el impacto generado por las observaciones atípicas de la Humedad Relativa en el promedio del año 2016 en la ciudad de Santiago de Cali, Colombia. Para esto se aprovechan las ventajas generadas al utilizar el análisis de datos funcionales, de donde se desprenden conceptos como el de profundidad funcional, utilizado para identificar los días del año que presentaron un patrón diferente al convencional y posteriormente mediante teoría de datos escalares buscar una estimación de la media que no se vea afectada por dichos valores. Se estableció que realizando un recorte del 16% de las curvas menos profundas se logra una disminución en la variabilidad y una estimación robusta de la media funcional.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Evaluación del desempeño en métodos clásicos y datos funcionales para la estimación de datos faltantes con mediciones de ozono en la ciudad de Santiago de Cali
    (Universidad del Valle, 2018) Henao Peña, Lina Marcela; Silva Guamanga, Sergio Andrés; Ospina Galindez, Johann Alexis
    En este estudio, se introducen varios métodos de imputación que han sido diseñados con base a las técnicas de análisis de datos funcionales (ADF) y se investiga la capacidad de los métodos para estimar valores faltantes óptimos, es decir, que cuenten con el mínimo error posible. Los métodos de imputación única y los métodos de imputación iterativa se realizan mediante la estimación de curvas a través de métodos de regresión y de suavizado. Por otra parte, se realizan estimaciones por medio de métodos clásicos comunmente utilizados en investigaciones científicas por su fácil aplicabilidad y entendimiento, como lo son los métodos de medias y de regresión. El rendimiento de los métodos basados en datos funcionales y clásico, se comparan mediante un conjunto de datos reales de Ozono troposférico (datos de referencia), obtenidos de la estación Compartir, localizada en la parte oriental de la ciudad de Santiago de Cali. Mil conjuntos de datos faltantes se generan a partir de los datos de referencia con seis patrones diferentes de valores faltantes, los cuales se desarrollan con el objetivo de investigar el rendimiento de los métodos considerados. Los patrones se simulan de acuerdo con tres porcentajes (5, 10 y 15) de valores faltantes con respecto a dos tamaños diferentes (3 y 7) de longitudes de espacio máximos (puntos perdidos consecutivos). La decisión conjunta de los indicadores evaluados muestran que el método de imputación iterativa es más flexible y preciso a los otros métodos evaluados para altos porcentajes de valores aleatorios faltantes y longitudes máximas, logrando optimizar el proceso de imputación.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Functional principal component analyses for study of particulate matter (pm10) in the city of Bogotá
    (Universidad del Valle, 2016-07-08) Ramírez, Miguel A.; Arias, Jánel; Santa, Luis F.
    (Eng) Bogotá city air pollution is a problem that has been increasing parallel to the growth of the city. The measurements of pollution in Bogotá require methodologies that allow its analysis; therefore, at the same time, that diagnoses are issued. Below is the functional principal component analysis to reporting material particulate matter PM10. As a result, an appropriate methodology for treating large amounts of data is developed because it summarizes functional statistics such as the average and the covariance obtaining a diagnostic of the behavior of the medic results.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Metodologías estadísticas para el análisis de la asociación entre dos estructuras de datos de tres vías
    (Universidad del Valle, 2024) MONTES MORA, CLAUDIA LORENA; Mosquera Restrepo, Jaime
    La necesidad de analizar datos de múltiples dimensiones ha dado lugar al desarrollo de metodologías para el análisis de estas estructuras. Frecuentemente, los datos se organizan en estructuras bidimensionales que implican dos vías de análisis (individuos y variables), y se pueden representar fácilmente mediante matrices. Las estructuras tridimensionales añaden una tercera dimensión (tiempo, lugar, condición, entre otras), generando conjuntos de datos más complejos que pueden organizarse como cubos de datos e incluso se puede extender a arreglos de más de N-vías. En la actualidad, con el crecimiento de los datos, es frecuente enfrentarnos a estructuras de tres vías, especialmente en áreas de investigación como las ciencias sociales y económicas, biología, quimiometría, ingeniería, entre otras áreas. Las metodologías para el análisis de estas estructuras han tenido un crecimiento en los últimos años y brinda gran utilidad para identificar patrones entre los datos y las diferentes vías que compone la estructura. Sin embargo, en algunas ocasiones surge la necesidad de analizar dos estructuras de datos en tres vías y la asociación entre ellas. Este trabajo se centra en la revisión de metodologías para el análisis de datos organizados en estructuras de tres vías, explorando métodos como Análisis Factorial Múltiple (AFM), Mínimos Cuadrados Parciales (sus siglas en inglés PLS) y Mínimos Cuadrados Parciales Multivía (N-PLS) para analizar simultáneamente dos estructuras de datos tridimensionales. Para la aplicación de las metodologías toma como caso de estudio datos del Producto Interno Bruto - PIB y el índice de Pobreza Multidimensional - IPM en los departamentos de Colombia entre los años 2018 y 2021, buscando identificar la técnica más eficaz para estudiar la relación entre estas dos estructuras de datos. Al realizar la comparación se evidencia que las técnicas empleadas para el análisis de las dos estructuras de datos de tres vías ofrecen resultados comparables, a pesar de tener finalidades diferentes.