Imputación, basada en la distribución Normal multivariada, de datos faltantes de mediciones de partículas finas suspendidas en el aire


Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.22517/23447214.24734

Palabras clave:

Contaminación del aire, Test de little, Test de Mardia, Datos faltantes, PM2.5, RMSE, Simulación, R2

Resumen

Se proponen y evalúan dos métodos de imputación para datos faltantes de partículas finas suspendidas en el aire, asumiendo que cada día de la semana se puede modelar mediante una distribución normal 24-variada. A partir de las propiedades de esta distribución, se conduce la imputación estimando las distribuciones condicionales para las horas faltantes a partir de las horas con información disponible. Para cada día se estima la matriz de varianzas y covarianzas por dos métodos: por máxima verosimilitud (denotada ∑) y por shrinkage (denotada ∑*). Luego, se prueba el supuesto de pérdida completamente al azar (MCAR) mediante el test de Little y se prueba el supuesto de normalidad multivariada con el test de Mardia. Finalmente, se evalúan los métodos propuestos vía simulación, generando escenarios posibles para este tipo de problemas, junto con dos criterios: coeficiente de determinación (R2) y raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE).  Los métodos propuestos se ilustran con datos de mediciones de Cali, Colombia, de 2018. Se alcanzan valores alrededor de 0.70 y 0.49 para el R2 y de 5.7 y 8.5 para el RMSE, para los métodos basados en ∑ y ∑*, respectivamente.

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Biografía del autor/a

Esteban Arroyave López, Universidad del Valle

nació en Cali, Colombia y obtuvo su titulo de Estadístico en la Universidad del Valle, ubicada en esta misma ciudad, en el año 2021. Actualmente trabaja como contratista en el proyecto Big Data del departamento de las TIC, en la Alcaldía de la de Santiago de Cali, brindando asesorías técnicas transversales a la entidad para guiar la formulación e implementación de casos de uso de analítica avanzada mediante computo en la nube. Entre sus intereses se encuentra la gestión de proyectos de analítica y los modelos de aprendizaje automático.

Alejandro Villarreal Monsalve, Universidad del Valle

Profesional en estadística de la Universidad del Valle (2021), cuenta con experiencia en el area de investigación y consultoría estadística, donde ha brindado asistencia en proyectos de distintas areas. Actualmente se desempeña como soporte de datos y analítica en la empresa de seguridad ATLAS LTDA.

Javier Olaya Ochoa, Dr, Universidad del Valle

Profesor titular de tiempo completo en la Escuela de Estadística de la Universidad del Valle. PhD en Management Science y MSc en Mathematical Sciences de la Universidad de Clemson, Carolina del Sur, Estados Unidos. Estadístico de la Universidad del Valle. Fundador y actual director del Grupo de Investigación en Estadística Aplicada - INFERIR. Intereses de investigación en técnicas de suavización y temas afines, incluyendo la Regresión No Parámetrica, el Análisis de Datos Funcionales y el Aprendizaje Estadístico.

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Publicado

2023-03-31

Cómo citar

Arroyave López, E., Villarreal Monsalve, A., & Olaya Ochoa, J. (2023). Imputación, basada en la distribución Normal multivariada, de datos faltantes de mediciones de partículas finas suspendidas en el aire . Scientia Et Technica, 28(01), 38–47. https://doi.org/10.22517/23447214.24734

Número

Vol. 28 Núm. 01 (2023): Enero-Marzo 2023

Sección

Ciencias Básicas

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