Academic literature on the topic 'Teoría de la predicción – Métodos estadísticos'

Publicación a texto completo no autorizada por el autor<br>Plantea modelos que expliquen la captura desembarque de anchoveta en función de periodos fríos y cálidos en el Mar Peruano frente a las costas del Callao- 13°S. Con esta finalidad se realiza un estudio estadístico de las características de la temperatura superficial del mar específicamente con los componentes observables y no observables de ésta, que pueden estar asociadas con los eventos conocidos como “El Niño” y “La Niña”. Así se demuestra que la influencia de la temperatura sobre la captura desembarque de anchoveta, se cuantifica ésta asociación para periodicidades variables a corto y largo plazo mediante el uso del espectro cruzado y coherencia espectral. Se desarrollan modelos estructurales para estimar, con ayuda del filtro de Kalman, el comportamiento de la captura desembarque de anchoveta en función de la temperatura superficial del mar. Se propone un modelo estructural mediante la metodología espacio estado que incorpora los conceptos de series de tiempo bivariadas por enfoque espectral.<br>Tesis

La necesidad de cuantificar el riesgo de ocurrencia de precipitaciones de cierta intensidad y duración es vital para las obras de ingeniería en el Perú. Una herramienta que sirve para estimarlo son las curvas Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF). La exactitud de estas curvas depende de datos de calidad y resolución temporal horaria (Ritschel et al., 2017). Sin embargo, en el Perú se cuenta con un registro muy corto de años de precipitaciones horarias, lo que dificulta inferir propiedades estadísticas de la IDF sub diarias. Un método de estimación de las curvas IDF sobre territorio peruano es desarrollado en esta investigación, utilizando la distribución General de Extremos (GEV) para calcular las intensidades de diferente duración en 5, 50, 100 y 200 años de retorno. El método se validó comparando las curvas generadas con datos observados y simulados para la Mina Toquepala ubicada en la sierra sur del Perú. Los datos horarios simulados fueron generados con el modelo estocástico de pulso rectangular de Bartlett-Lewis (BLRPM), (Rodriguez-Iturbe, D.R. Cox, 1988), el cual fue calibrado con información diaria observada y datos corregidos del satelital TRMM 3b42. Producto de esta comparación se observó que las series obtenidas con BLRPM capturan las principales características estadísticas de las curvas IDF. Para la obtención de las curvas, se aplicó el método validado a los datos de precipitación diaria provista por el Servicio Nacional Meteorología e Hidrológica del Perú (SENAMHI). Las estaciones se encuentran distribuidos en las principales cuencas hidrográficas. Las curvas IDF resultantes pueden apreciarse en el siguiente link: https://josezevallosr.github.io/CurvasIdf/mapa.html<br>The need for quantifying the risk of occurrence of precipitation of a certain intensity and duration is vital for providing engineering works in Peru. A tool for estimating it is the intensity-duration-frequency relationship (IDF). The accuracy of such relationship depends on the quality of the data and its temporal resolution, which is typically hourly (Ritschel et al., 2017). However, the length or the recorded series are short, which makes it difficult to infer confident statistical properties for sub daily curves. A method of estimating the IDF curves on Peruvian territory is developed in this investigation, using the General Distribution of Extremes (GEV) to calculate the intensities of different duration for 5, 50, 100 and 200 years of return. The method was validated by comparing the generated curves with observed and simulated data for the Toquepala mine site located in the southern highlands of Peru. The simulated hourly data were generated with the Bartlett-Lewis stochastic rectangular pulse model (BLRPM), (Rodriguez-Iturbe, D.R. Cox, 1988), which was calibrated with observed daily information and corrected data from the TRMM satellite 3b42. As result of this comparation, it was observed that the series obtained with BLRPM capture the main statistical characteristics of the IDF curves. To obtain the curves at the national scale, the validated method was applied to the daily rainfall data provided by the National Meteorological and Hydrological Service of Peru (SENAMHI). The stations are distributed in the main river basins. The resulting IDF curves can be seen in the following link: https://josezevallosr.github.io/CurvasIdf/mapa.html<br>Tesis

En el ámbito minero, los estudios geoestadísticos multivariables para la estimación de recursos son complejos, ya que necesitan modelar no solamente la continuidad espacial de cada variable sino que también las dependencias entre ellas. En investigaciones recientes, se ha desarrollado una técnica llamada maximum/minimum autocorrelation factors (MAF) para simplificar dichos estudios, creando nuevas variables (factores) descorrelacionadas a dos distancias diferentes de separación, mediante una combinación lineal de las variables originales. En ciertos casos estos factores pueden considerarse como totalmente independientes, reduciendo así el problema de modelamiento multivariable a una serie de problemas univariables. En este trabajo se presentan y comparan la técnica de cosimulación de leyes vía MAF y la forma tradicional, para determinar sus ventajas y desventajas. Se estudia dos bases de datos, correspondientes a un yacimiento de cobre y otro de fierro. Se usa como referencia la forma tradicional de cosimular múltiples variables, la que consiste en transformar las variables originales en variables Gaussianas, ajustar un modelo lineal de corregionalización (variogramas simples y cruzados), generar realizaciones y condicionarlas a los datos por cokriging. En el caso MAF, se simula cada uno de los factores independientes y luego se recombinan para obtener las variables originales. Se concluye que la cosimulación vía MAF tiene varias ventajas sobre la cosimulación tradicional: se simplifica el problema de modelamiento (sólo se debe ajustar los variogramas simples de los factores MAF, en lugar de un modelo de corregionalización completo) y se reduce el tiempo de simulación. En los casos estudiados, la cosimulación vía MAF reproduce bastante bien las distribuciones univariables, correlaciones espaciales y la correlación cruzada entre las variables corregionalizadas a simular. Sin embargo, el principal inconveniente proviene de la pérdida de información en la presencia de muestreos heterotópicos, cuando no todas las variables son conocidas en las mismas ubicaciones. La información en las ubicaciones donde no se conoce alguna variable se pierde por completo, por lo que la cosimulación vía MAF no está condicionada a todos los datos originales. En cambio, la cosimulación tradicional no sufre de este inconveniente, por lo que resulta ser más versátil en cuanto al manejo de bases de datos heterotópicos.

Busca encontrar modelos utilizando el método de los k−vecinos más próximos con el propósito de clasificar las 31 Cortes Superiores de Justicia del País y poder realizar predicciones para futuras Cortes Superiores de Justicia. Verifica la validez del modelo de clasificación y predicción de las Cortes Superiores de Justicia basado en el método de los k-vecinos más próximos. Verifica la precisión del modelo de k-vecinos más próximo cuando se tiene muestras pequeñas de entrenamiento y reserva. Experimenta los modelos que identifica y evalúa las 31 Cortes Superiores de Justicia, respecto de los predictores en forma a priori. Encuentra un modelo de agrupamiento jerárquico basado en encadenamiento simple para asociar las Cortes Superiores de Justicia del País en conglomerados.<br>Tesis

La estimación de recursos es una de las etapas iniciales dentro de los procesos de explotación de minerales. En esta etapa se define la decisión de explotar o no el yacimiento. Dentro del proceso de estimación de recursos, es importante tomar en consideración el modelo geológico que se utiliza. Un modelo geológico corresponde a una interpretación discreta o categórica de distintos parámetros que se definen en un yacimiento tales como el tipo de roca, la litología o las unidades geotécnicas. Se hace fundamental contar con un modelo geológico confiable, ya que este influye en etapas posteriores tales como el diseño de un rajo, el hundimiento o caserones en labores subterráneas, la metalurgia asociada a procesos y que dependan de la litología. Este trabajo consiste en comenzar la implementación de nuevas técnicas de simulación categórica aplicando estadísticas de múltiples puntos, en contraste con simulaciones que utilizan las estadísticas de dos puntos (covarianza o variograma). El objetivo es el dar nuevas opciones de simulación categórica que puedan representar de mejor manera las complicadas geometrías que se presentan en los contactos entre categorías. Se pretende ampliar las alternativas de simulación y a la vez dejar abierta la discusión de cómo implementar de manera útil las nuevas metodologías, las cuales necesitan ser analizadas y mejoradas para una futura aplicación a la industria minera. La primera parte de este trabajo consiste en una revisión de algunos métodos de simulación de variables categóricas basadas en la función de covarianza. Luego, se presenta el método que se utilizará para simular litologías utilizando estadísticas de múltiples puntos (SNESIM). Se trabaja en base a un caso de estudio con datos reales aplicando la metodología antes mencionada y también una metodología convencional (BlockSIS). Los resultados de las distintas metodologías son reportados por cada litología según el porcentaje de ocurrencia efectivamente bien simulado con respecto al modelo geológico. Estos porcentajes indican que los métodos SNESIM tienen un comportamiento aceptable en los contactos entre litologías. Estos resultados aportan una cuantificación de la incertidumbre tanto en los contactos como en la cantidad de tonelaje por litología. Este aporte puede ser importante dado la información que proporciona en las etapas de inversiones de capital, planificación minera, evaluación de recursos.

Ingeniero Civil Eléctrico<br>En el ámbito de interpolación geoestadística, el principal problema para estimar variables regionalizadas es la baja cantidad de datos medidos. Este tipo de problemas están extremadamente indeterminados, es decir, presentan una mayor cantidad de grados de libertad que restricciones, lo que deriva en múltiples soluciones. Este trabajo aborda el problema de interpolación de perfiles de permeabilidad desde un enfoque de reconstrucción de imágenes. En particular, el trabajo es motivado por el reciente desarrollo de la teoría RIPless de Compressed Sensing, herramienta que ha introducido un nuevo paradigma de adquisición de datos, permitiendo muestrear a tasas muy por debajo de las establecidas por las técnicas convencionales. El enfoque consiste en modelar las estructuras multicanal como imágenes que presentan una descomposición sparse en algún dominio transformado y utilizar esta información para reconstruir la imagen original a partir de un muestreo sub-crítico y no estructurado. Ésta es la principal diferencia con los métodos tradicionales, los cuales utilizan modelos estadísticos como información a priori para el proceso de estimación. La principal contribución de este trabajo fue la contextualización del problema de interpolación espacial en el marco de Compressed Sensing, generando claras conexiones con los resultados teóricos de esta nueva herramienta. De este análisis, se formuló el problema de selección de base óptima, el cual indicó que bajo el esquema de medición aleatoria de pixeles, la DCT es la base que permite inducir un determinado error de reconstrucción con la menor cantidad de mediciones, superando incluso a las transformadas wavelet. En la línea de los resultados obtenidos, este enfoque presenta prometedores desempeños, incluso en el régimen sub-crítico del 2% al 4% de datos medidos. En cuanto a los aspectos prácticos de procesamiento, la descomposición en distintos niveles de escala (bloques) para su reconstrucción y posterior promedio, mostró mejorías sustanciales en la estimación de las variables de permeabilidad. También se constató que, dada la naturaleza binaria de las imágenes estudiadas, una etapa de categorización genera importantes mejoras en los desempeños del método. Finalmente, esta memoria abrió diversas ramas de estudio para trabajos futuros, dentro de los cuales destacan: implementación de otros algoritmos; estudio de técnicas de post-procesamiento más elaboradas; extender el análisis a diferentes estructuras o modelos geológicos; incorporación de información a priori en esquemas de reconstrucción; y uso conjunto de métodos convencionales y regularización sparse.

Esta tesis está centrada en el estudio de mercados bilaterales en los cuales la comunicación no es completa, sino que viene dada por una red de comunicación. Las principales preguntas formuladas en la tesis son determinar el valor de cada posición en la red, y decidir cúal sería la mejor estrategia si hubiera la posibilidad de invertir en vínculos de comunicación. Las técnicas utilizadas incluyen teoría de juegos y teoría de grafos.<br/>El primer capítulo ofrece la base técnica que será utilizada posteriormente. Allí se estudia la menra de descomponer un grafo bipartito general, en subgrafos simples que cumplen unas determinadas propiedades. Posteriormente, en el segundo capítulo la tesis procede a estudiar un juego no-cooperativo en le que los agentes que componen el mercado bilateral en red proceden a efectuar ofertas y contra-ofertas con los agentes a los que tienen acceso, repitiéndose el juego hasta llegar a un acuerdo. El análisis estudia los precios a los que llega este juego en equilibrio, que vienen influidos por la red de comunicación. La estructura del grafo juega un papel muy relevante, ya que uno de los equilibrios viene dado directamente por la descomposición de la red. El capítulo caracteriza también exactamente cuales son las redes capaces de implementar el equilibrio competitivo, que equivale al caso de comunicación completa. En el tercer capítulo se realiza un estudio similar con técnicas de teoría de juegos coperativos. Se estudia el núcleo del juego y se demuestra que su estructura es paralela a la descomposición del grafo que define la red. Además, el mismo equilibrio encontrado en el juego no-coperativo aparece aquí otra vez como punto central del núcleo del juego coperativo, reafirmando la validez de este valor. Finalmente, el último capítulo estudia las propiedades del valor definido en los dos capítulos anteriores. Se demuestra que las redes estables y eficientes coinciden (para costes de establecimiento de vínculos pequeños) con las redes comunicadas. También se construye un juego de creación de vínculos que tiene como equilibrio las redes equivalentes a las totalmente comunicadas.

Publicación a texto completo no autorizada por el autor<br>Plantea la construcción de un modelo de predicción usando una técnica de minería de datos, el cual después de un estudio realizado se perfila como uno de las mejores técnicas de predicción, por encima de muchos. Como caso práctico, este modelo se aplica usando proyectos de software desarrollados en una entidad financiera, obteniendo unos resultados muy alentadores.<br>Tesis

Como consecuencia del incremento de los problemas de eutrofización en ríos, lagos y costas, se ha producido en las últimas décadas un notable aumento del interés por la eliminación de nutrientes en las aguas residuales previamente a su vertido en los sistemas naturales. Inicialmente, la eliminación de la materia orgánica y el nitrógeno presente en el agua residual se realizaba por medio de procesos biológicos mientras que el fósforo se eliminaba mediante procesos químicos. Sin embargo, las ventajas que presenta la eliminación biológica de fósforo han contribuido a que gradualmente este proceso haya sido implantado cada vez en más estaciones depuradoras de aguas residuales (EDARs). El control de un proceso tan complejo como es el tratamiento de las aguas residuales con eliminación biológica de fósforo, exige conocer las variables de calidad que definen la eficacia del mismo (concentración de ortofosfatos, de amonio, demanda química de oxígeno, ...). Los métodos existentes para la medición de estas variables en tiempo real suponen fuertes inversiones y elevados costes de mantenimiento. Por otro lado, existen otras variables (variables de proceso: pH, conductividad, ...) que se pueden medir en tiempo real por medio de sensores robustos, de bajo coste y que requieren poco mantenimiento, pero que no suministran de forma directa información del funcionamiento del proceso. El elevado número de variables de proceso que actualmente se registran en tiempo real en EDARs modernas, hace necesaria la utilización de técnicas que permitan extraer la información contenida en la gran cantidad de datos registrados. El objetivo principal de la presente tesis ha sido estudiar las posibilidades de utilización de las variables de proceso para obtener información acerca de la evolución de las variables de calidad, así como sobre la evolución del proceso a lo largo del tiempo, mediante la aplicación de métodos estadísticos multivariantes. De esta forma, se pretende detectar cualquier ano<br>Aguado García, D. (2005). Aplicación de métodos estadísticos multivariantes para la modelación y la monitorización de un reactor discontinuo secuencial para el tratamiento de aguas residuales [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1910<br>Palancia