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Título: Predicción de la precipitación a partir de variables meteorológicas utilizando modelos de regresión funcional.
Autor: Loza Quispillo, Danilo Leandro
Llambo Delgado, Ángel Omar
Palabras clave: REGRESIÓN FUNCIONAL
EVAPOTRANSPIRACIÓN
Fecha de publicación: 5-feb-2022
Editorial: Quito, 2022
Citación: Loza Quispillo, D. L. & Llambo Delgado, Á.O. (2022). Predicción de la precipitación a partir de variables meteorológicas utilizando modelos de regresión funcional. 110 hojas. Quito : EPN.
Resumen: In this investigation we use Functional Linear Regression Models where the response variable belongs to the scalar field, while the explanatory covariates have a functional structure in the integrable square space. Previously, exploratory analysis techniques and outlier detection, within the framework of Functional Data Analysis, are discussed. Then, three different types of functional linear regression with scalar response involving a single explanatory covariate are applied, and the adaptation of a fourth model involving two explanatory covariates at the same time is carried out. The proposed methodology is used with the purpose of choosing the best adjustment to predict rainfall in different corn producing areas in Ecuador, by means of functional explanatory covariates such as temperature and wind speed. These results will be very useful to calculate the value of the effective precipitation, fraction of water used by the crop, from which the value of the real evapotranspiration of the plant is obtained and, more importantly, the irrigation requirements are determined at each stage of corn production to understand the behavior of the productivity of this crop through its adequate physiological development.
Descripción: En este trabajo se emplean los Modelos de Regresión Lineal Funcional donde la variable de respuesta pertenece al campo escalar, mientras que las covariables explicativas tienen una estructura funcional en el espacio cuadrado integrable. Previamente se abordan las técnicas de análisis exploratorio y detección de valores atípicos, en el marco del Análisis de Datos Funcionales. Luego, se aplican tres distintos tipos de regresión lineal funcional con respuesta escalar en los cuales interviene una única covariable explicativa, y se lleva a cabo la adaptación de un cuarto modelo que contempla dos covariables explicativas a la vez. La metodología propuesta se utiliza con el propósito de escoger el mejor ajuste para predecir la precipitación en diferentes zonas productoras de maíz del Ecuador, mediante covariables explicativas funcionales como la temperatura y la velocidad del viento. Estos resultados serán de gran utilidad para calcular el valor de la precipitación efectiva, fracción de agua utilizada por el cultivo, del cual se obtiene el valor de la evapotranspiración real de la planta y, lo que es más importante, se determinan los requerimientos de riego en cada etapa de producción del maíz para entender el comportamiento de la productividad de este cultivo mediante su adecuado desarrollo fisiológico.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/22120
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:Tesis Matemáticas (MAT)

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