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| Una investigación de la UNED aplica el análisis estadístico de Datos Referenciados para medir la contaminación del aire en MadridEl catedrático Alfonso García-Pérez, del Departamento de Estadística, Investigación Operativa y Cálculo Numérico de la UNED, profundiza en la investigación del Análisis Estadístico de Datos geo-referenciados con la publicación de un nuevo artículo que se suma a otros trabajos que indagan en el variograma, una función que mide la dependencia entre varias localizaciones con respecto a la variable que se estudia. | |
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| Esta investigación se centra en el Análisis Estadístico de Datos geo-referenciados. “Es decir, explica el profesor, el análisis de datos, como por ejemplo los niveles de dióxido de nitrógeno (NO2), y asociarles variables como la latitud y longitud de la localización donde se observaron”. El profesor García Pérez indica que esta nueva publicación titulada New Robust Cross-Variogram Estimators and Aproximations of their Distributions Based on Saddle Point Techniques “forma parte de una línea de artículos que comenzó con la publicación en 2020 de otro de su autoría (A. Saddlepoint approximations for the distribution of some robust estimators of the variogram. Metrika 2020, 83, 69–91), y finaliza, de momento, con otro trabajo que está actualmente en revisión”. El variograma es un elemento esencial de este análisis estadístico. “Estimar el variograma, y luego modelizarlo, permitirá hacer predicciones de la misma en otras localizaciones donde no han sido observadas. Esta predicción se denomina kriging. Para esta modelización es muy importante conocer la distribución del estimador del variograma, la cual permite valorar la modelización”. “En el artículo de 2020 se determinó esta distribución deseada del variograma cuando se suponía que algunos datos estaban fuera de lo normal. Por supuesto, además de la aplicación que pudiera tener, el desarrollo matemático justificó su publicación”, indica el catedrático de la UNED. El nuevo artículo eleva la complejidad matemática pues analiza un problema con una óptica multivariante al añadir nuevas variables al objeto de interés. “Esta extensión hace que el problema se convierta en un problema multivariante donde el equivalente del variograma es el cross-variograma, que se determina utilizando técnicas saddlepoint”, explica el profesor. Una de las aplicaciones de este análisis fue una medición de la contaminación del aire de la Comunidad de Madrid. | |
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