Modelo predictivo funcional no paramétrico en series temporales funcionales. Aplicación en variables meteorológicas.
La investigación parte del estudio del modelo funcional no paramétrico para series de tiempo funcionales.El objetivo es establecer predicciones de series de tiempo funcionales que se forman con la muestra de las velocidades promedio del viento en cada hora de los meses de enero a diciembre del año 2...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Ecuador |
| Institución: | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
| Repositorio: | Repositorio Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:dspace.espoch.edu.ec:123456789/19024 |
| Acceso en línea: | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/19024 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | MODELO NO PARAMÉTRICO FUNCIONAL SERIES DE TIEMPO FUNCIONALES VARIABLES METEOROLÓGICAS VELOCIDAD DEL VIENTO |
| Sumario: | La investigación parte del estudio del modelo funcional no paramétrico para series de tiempo funcionales.El objetivo es establecer predicciones de series de tiempo funcionales que se forman con la muestra de las velocidades promedio del viento en cada hora de los meses de enero a diciembre del año 2019. La muestra fue tomada de la estación meteorológica de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo ubicada en la Parroquia San Juan a una altura de 4350 msnm en el kilómetro 30 de la vía Calpi - Guaranda en la provincia de Chimborazo - Ecuador. Se utilizó el package fda,usc del software R para la aplicación de las series de tiempo funcionales en el modelo antes mencionado, luego con este modelo se obtuvieron los ajustes, el ancho de ventana óptimo propio de un modelo no paramétrico, las predicciones de la serie temporal de 24 valores correspondientes a cada hora del intervalo de 0:00 a 23:00 horas, muy próxima a la serie de velocidades del viento del mes de diciembre tomado como mes testigo. Esto da la pauta para testificar que el modelo ajustado en esta investigación es significativamente confiable, y abre el camino para realizar futuras aplicaciones en otras variables meteorológicas. |
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