Análisis predictivo de la temperatura en función a la humedad relativa y el viento mediante el modelo de vectores autorregresivos en la estación meteorológica de la UNASAM, 2016

• Autores: Camones Ashto, Neil Abel, Hinostroza Rosales, Alex Manuel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
• Repositorio: UNASAM-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:172.16.0.151:UNASAM/1679
• Enlace del recurso: http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/1679
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelo de vectores autorregresivos (VAR); Pronóstico; Temperatura; Humedad relativa; Velocidad del viento

El presente trabajo de investigación surgió de la recolección de datos meteorológicos en la ciudad de Huaraz en el Centro de Investigación Ambiental para el Desarrollo (CIADFCAM-UNASAM), cuyo objetivo principal es determinar el análisis predictivo de la temperatura en función a la humedad relativa y el viento mediante los modelos de vectores autorregresivos en la estación meteorológica de la UNASAM para el 2017; para ello, se aplicó la metodología de vectores autorregresivos (VAR), con aras de conocer el comportamiento de la temperatura máxima y mínima, la humedad relativa máxima y mínima y el viento máxima y mínima en sus próximas horas. El tipo de estudio es cuantitativo, descriptivo y longitudinal. Para el análisis estadístico la muestra es de 38786 registros obtenidos del mes de agosto del 2012 hasta el mes de diciembre del 2016 en horas. Para el procesamiento de los datos de esta investigación se utilizó el software estadístico Eviws 9, así mismo, en la determinación de la evolución de los datos meteorológicos en sus próximas horas, se realizó siguiendo las etapas de la metodología de vectores autorregresivos (VAR), obteniéndose seis modelos en tres grupos de 0-7, 8-20 y 21-23 horas de las variables temperatura en función a las variables de humedad relativa y velocidad del viento.