Modelos geoestadísticos utilizando cópulas gaussianas
Descripción del Articulo
La presente tesis busca aplicar una alternativa para el modelamiento de dependencia espacial de puntos georeferenciados o también conocido como datos geoestadísticos. La metodología con la que se busca abordar la autocorrelación espacial se basa en el uso de cópulas. En particular, las cópulas gauss...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2023 |
Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
Repositorio: | PUCP-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/195489 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/25819 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Geología--Métodos estadísticos Cópulas (Estadística matemática) Procesos de Gauss https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
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Quiroz Cornejo, Zaida JesúsGavidia Pantoja, Luis Alfredo2023-08-31T20:48:57Z2023-08-31T20:48:57Z20232023-08-31http://hdl.handle.net/20.500.12404/25819La presente tesis busca aplicar una alternativa para el modelamiento de dependencia espacial de puntos georeferenciados o también conocido como datos geoestadísticos. La metodología con la que se busca abordar la autocorrelación espacial se basa en el uso de cópulas. En particular, las cópulas gaussianas brindan un marco matemático que permite definir una función de distribución conjunta acumulada a partir de la distribución marginal de la variable respuesta cuya distribución no es normal. A través de simulaciones se estudió la bondad de ajuste de los modelos geoestadísticos usando cópulas gaussianas para datos no normales. Finalmente, se aplicaron los modelos a dos bases de datos reales: i) para detectar yacimientos petrolíferos y ii) para estimar el nivel de contaminación en el aire.This thesis applies an alternative to modelling spatial dependence of geo-referenced points also known as geostatistics data. The methodology focus on the development of spatial auto- correlation is based on using copulas. In particular, Gaussian copulas allow a mathematical framework to define a joint cumulative distribution function based on the marginal distribution of the response variable that is non Gaussian. The goodness of fit of the geostatistical models using Gaussian copulas for non-normal data was studied through simulations. Finally, the models were applied to two real databases: i) to detect oil fields and ii) to estimate the level of air pollution.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/Geología--Métodos estadísticosCópulas (Estadística matemática)Procesos de Gausshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Modelos geoestadísticos utilizando cópulas gaussianasinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesis de maestríareponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPMaestro en EstadísticaMaestro en EstadísticaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.EstadísticaEstadística43704124http://orcid.org/0000-0003-3821-081548578715542037Sal Y Rosas Celi, Victor GiancarloQuiroz Cornejo, Zaida JesúsFlores Delgado, Jose Juliohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis20.500.14657/195489oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1954892024-06-10 10:05:27.736http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe |
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La presente tesis busca aplicar una alternativa para el modelamiento de dependencia espacial de puntos georeferenciados o también conocido como datos geoestadísticos. La metodología con la que se busca abordar la autocorrelación espacial se basa en el uso de cópulas. En particular, las cópulas gaussianas brindan un marco matemático que permite definir una función de distribución conjunta acumulada a partir de la distribución marginal de la variable respuesta cuya distribución no es normal. A través de simulaciones se estudió la bondad de ajuste de los modelos geoestadísticos usando cópulas gaussianas para datos no normales. Finalmente, se aplicaron los modelos a dos bases de datos reales: i) para detectar yacimientos petrolíferos y ii) para estimar el nivel de contaminación en el aire. |
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