Precipitaciones máximas en el estado de Guanajuato, México
Supervisor(es): Mordecki, Ernesto - Ortega, Joaquín - Cabaña, Enrique
Resumen:
El trabajo tiene por objetivo demarcar una modelo espacio-temporal para los valores de las precipitaciones diarias máximas en el Estado de Guanajuato, México, a partir de los datos provenientes de un conjunto estaciones meteorológicas ubicadas en la región. Si bien el camino natural para la extensión espacial de la teoría de valores extremos univariados son los procesos máx-estables, la inferencia sobre dicha familia de procesos es actualmente poco flexible y de un costo computacional elevado. Ligado esto a la falta de estacionariedad espacial de los datos conlleva a que también se examinen caminos alternativos, realizando ajustes finito dimensionales o aplicando modelos locales, en zonas de pequeña extensión y con un número reducido de estaciones. En este contexto son implementadas cópulas extremas, su extensión a dimensiones altas mediante r-vines, y un modelo bayesiano para la estimación de la medida espectral.
2013 | |
Distribuciones de valores extremos Procesos máx-estables Cópulas extremas R-vines Medida espectral PRECIPITACIONES |
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Español | |
Universidad de la República | |
COLIBRI | |
https://hdl.handle.net/20.500.12008/24127 | |
Acceso abierto | |
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
Sumario: | El trabajo tiene por objetivo demarcar una modelo espacio-temporal para los valores de las precipitaciones diarias máximas en el Estado de Guanajuato, México, a partir de los datos provenientes de un conjunto estaciones meteorológicas ubicadas en la región. Si bien el camino natural para la extensión espacial de la teoría de valores extremos univariados son los procesos máx-estables, la inferencia sobre dicha familia de procesos es actualmente poco flexible y de un costo computacional elevado. Ligado esto a la falta de estacionariedad espacial de los datos conlleva a que también se examinen caminos alternativos, realizando ajustes finito dimensionales o aplicando modelos locales, en zonas de pequeña extensión y con un número reducido de estaciones. En este contexto son implementadas cópulas extremas, su extensión a dimensiones altas mediante r-vines, y un modelo bayesiano para la estimación de la medida espectral. |
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