Modelos Lineales Dinámicos para Valores Extremos
DOI:
https://doi.org/10.5377/pc.v1i19.18700Palabras clave:
Valores Extremos, Modelos lineales dinámicos, Markov Chain Monte Carlo, Procesos de Convolución, PrecipitaciónResumen
Actualmente, el cambio climático es uno de los fenómenos que preocupa a la población mundial, por ello proponemos un enfoque para modelar valores extremos medidos de lluvia, sequía, etc. Primero, las observaciones siguen una distribución de Valor Extremo Generalizado (GEV) para la cual los parámetros de ubicación, escala o forma definen la estructura espacio-temporal. La distribución generalizada de valores extremos se amplía para incorporar la dependencia del tiempo utilizando una representación de espacio de estado donde las variables de estado se miden a través de un Modelo Lineal Dinámico (DLM). El elemento espacial se impone a través de la matriz de evolución del DLM donde adoptamos una forma de proceso de convolución. Mostramos como producir estimaciones temporales y espaciales de nuestro modelo a través de una simulación personalizada de Markov Chain Monte Carlo (MCMC). La metodología se ilustra utilizando rendimientos extremos de datos mediante mediciones diarias de los niveles de precipitación producidos diariamente en el Estado de Washington, EEUU.
Descargas
18
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
© Revista Portal de la Ciencia
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
De acuerdo con la legislación de derechos de autor, Revista Portal de la Ciencia, reconoce y respeta el derecho moral de los autores, así como la titularidad del derecho patrimonial, el cual será cedido a la revista para su difusión en acceso abierto en versión impresa y en formato digital. Al formar parte de múltiples indexadores, bases de datos y sistemas de referencia, los artículos que sean publicados por Revista Portal de la Ciencia se encontrarán visibles y serán descargados también de estos sitios web, indicando, en todos los casos, la autoría de los artículos, la fecha de publicación y el número de la revista al que corresponden.
Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional.
Usted está en libertad de:
- Compartir: copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
- Adaptar: remezclar, transformar y crear a partir del material
Bajo las siguientes condiciones:
- Reconocimiento: Usted debe darle crédito a esta obra de manera adecuada, proporcionando un enlace a la licencia, e indicando si se han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que sugiera que usted o su uso tienen el apoyo del licenciante.
- Uso no comercial: Usted no puede hacer uso del material con fines comerciales.