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Modelo con retraso y correlación cruzada para predecir intensidad de la lluvia a corto plazo

dc.contributor.advisor Ramírez-Beltrán, Nazario D.
dc.contributor.author Trespalacios-Alies, Roberto C.
dc.contributor.college College of Arts and Sciences - Sciences en_US
dc.contributor.committee Santana Morant, Dámaris
dc.contributor.committee Acuña Fernández, Edgar
dc.contributor.department Department of Mathematics en_US
dc.contributor.representative Ruiz Vergas, Yolanda
dc.date.accessioned 2018-04-09T15:17:33Z
dc.date.available 2018-04-09T15:17:33Z
dc.date.issued 2012-08
dc.description.abstract El uso de los sistemas de cómputo, permitido el mejor acondicionamiento de las predicciones que se realizan de los fenómenos atmosféricos. Sin embargo, aún este tipo de predicciones es un reto que se les presenta a la mayoría de los científicos de las ciencias atmosféricas. Este trabajo busca encontrar un modelo que sea óptimo y construir un algoritmo rápido y eficaz. La correcta adecuación de los factores que intervienen en la predicción es otro problema; ya que por su accionar, éste se dispersa de manera súbita en periodos cortos y por tal razón, no es fácil conseguir una secuencia de datos que sean aplicables a distintos modelos de series temporales. En el trabajo se explora la posibilidad de utilizar modelos que son funcionales en fenómenos parecidos. Los vectores de desplazamiento, es otro problema que se aborda en este trabajo. Para esto, se utilizan métodos estadísticos robustos y de fácil aplicación, para encontrar solución a este problema.
dc.description.abstract The use of computer systems has permitted a better conditioning of the predictions made on atmospheric phenomena. However, these types of predictions still present themselves as a risk to the majority of the scientists in the atmospheric sciences. This work seeks to find an optimal model and construct an algorithm that is fast and efficient. The proper adjustment of the factors that intervene in the prediction is another problem; because of its actions, it disperses suddenly and in short periods of time. For this reason, it is not easy to find a sequence of data that will be applicable to different models of temporal series. This work will explore the possibility of using models that are functional in similar phenomena. The displacement vectors are another problem that abroad this work. For this, we utilize statistic robust methods and of fast application, to find the solution to this problem.
dc.description.graduationSemester Fall en_US
dc.description.graduationYear 2012 en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.11801/393
dc.language.iso es en_US
dc.rights.holder (c)2012 Roberto Carlos Trespalacios Alies en_US
dc.rights.license All rights reserved en_US
dc.subject Algorithm en_US
dc.subject Vectors en_US
dc.subject Statistics robust method en_US
dc.subject.lcsh Mathematical statistics en_US
dc.subject.lcsh Algorithms en_US
dc.subject.lcsh Rain and rainfall -- Forecasting -- Mathematical models en_US
dc.subject.lcsh Autocorrection (Statistics) en_US
dc.subject.lcsh Vector analysis en_US
dc.subject.lcsh Variables (Mathematics) en_US
dc.title Modelo con retraso y correlación cruzada para predecir intensidad de la lluvia a corto plazo en_US
dc.title.alternative Model for delay and cross correlation to predict rain intensity at short term en_US
dc.type Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
thesis.degree.discipline Mathematical Statistics en_US
thesis.degree.level M.S. en_US
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