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http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/4514| Título : | Análisis y ajustes, con modelos de regresión B-Splines utilizando el Software R, en las variables climatológicas: temperatura, humedad, radiación y velocidad del viento, de la Estación Meteorológica Solar del Centro de Energía Alternativas, Facultad de Ciencias, Escuela de Física y Matemática |
| Autor : | Chariguamán Maurisaca, Nancy Elizabeth |
| Director(es): | Meneses, Antonio |
| Tribunal (Tesis): | Torres, Klever Muñoz, Rigoberto |
| Palabras claves : | MODELOS DE REGRESIÓN;MODELOS DE REGRESIÓN B - SPLINE;VARIABLES CLIMATOLÓGICAS;VELOCIDAD DEL VIENTO;SUAVIZADO;MATEMÁTICA BÁSICA |
| Fecha de publicación : | feb-2015 |
| Editorial : | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
| Citación : | Chariguamán Maurisaca, Nancy Elizabeth. (2015). Análisis y ajustes, con modelos de regresión B-Splines utilizando el Software R, en las variables climatológicas: temperatura, humedad, radiación y velocidad del viento, de la Estación Meteorológica Solar del Centro de Energía Alternativas, Facultad de Ciencias, Escuela de Física y Matemática. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba. |
| Identificador : | UDCTIPEC;20T00590 |
| Abstract : | Analysis and adjustment, with regression models B-Splines using the free software R was held in climatic variables such as temperature, humidity, radiation and wind speed, with data obtained from the Meteorological Station Solar, Alternative Energy Center; of the Faculty of Science, School of Physics and Mathematics; in order to identify clearly the limited adjustment, the difference between the length or width of the interval adjustment, relative to a polynomial regression model generally used. Analysis and adjustment B- Spline regression models using the R software was made with mean values obtained for each of the climate variables such as temperature, Humidity, radiation and wind speed; These averages data for each time of day each month, making a comparison with polynomial regression models seventh grade. Given this analysis and adjustment B- Spline regression models using the R software, it was reached identify the B- Spline regression models; They present a better smoothing in behavior of climatological data, unlike continue using models Regression generally used. Apply the statistical technique of regression models B - Spline using the R software; It is useful for get better smoothing and adjusting our data; it is recommended to take into account the Using regression models B - Spline using R software, to improve fit or smoothing any data set and thus combine the application of regression models commonly used regression models B - Spline. |
| Resumen : | Se realizó el análisis y ajuste, con modelos de regresión B-Splines utilizando el software libre R, en las variables climatológicas tales como: Temperatura, Humedad, Radiación y Velocidad del Viento, con datos obtenidos de la Estación Meteorológica Solar, del Centro de Energía Alternativas; de la Facultad de Ciencias, Escuela de Física y Matemática; con la finalidad de identificar claramente el ajuste limitado, la diferencia existente entre la longitud o amplitud de los intervalos de ajuste, en relación a un modelo de regresión polinómico generalmente utilizado. El análisis y ajuste con modelos de regresión B- Spline utilizando el software R se lo realizó con valores promedios obtenidos para cada una de las variables climatológicas tales como: Temperatura, Humedad, Radiación y Velocidad del Viento; estos datos promedios para cada hora del día en cada mes, realizando una comparación con modelos de regresión polinómico de grado siete. Dado este análisis y ajuste con modelos de regresión B- Spline utilizando el software R, se llegó a identificar que los modelos de regresión B- Spline; presentan un mejor suavizado en el comportamiento de los datos climatológicos, a diferencia de seguir utilizando los modelos de regresión generalmente utilizados. Aplicar la técnica estadística modelos de regresión B – Spline utilizando el software R; es útil para obtener un mejor suavizado y ajuste de nuestros datos; se recomienda se tome en consideración la utilización de los modelos de regresión B – Spline utilizando un software R, para mejorar el ajuste o suavizado de cualquier conjunto de datos y así combinar la aplicación de los modelos de regresión comúnmente utilizados con los modelos de regresión B - Spline. |
| URI : | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/4514 |
| Aparece en las colecciones: | Maestrias: Modalidad Proyectos de Investigación y Desarrollo |
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