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.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

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.

Citas

[1] OMS, "9 de cada 10 personas en todo el mundo respiran aire contaminado, pero más países están tomando medidas", Organización Mundial de la Salud. Ginebra Suiza, Comunicado de prensa. Disponible: https://www.who.int/es/news/item/02-05-2018-9-out-of-10-people-worldwide-breathe-polluted-air-but-more-countries-are-taking-action, consultada en marzo 11, 2023

[2] IQAir, "PM2,5", Actualización más reciente septiembre 22, 2015. Disponible: https://www.iqair.com/newsroom/pm2-5 .

[3] Cao, Junji and Chow, Judith and Watson, John and Lee, Shuncheng, "A brief history of PM2.5 and its adverse effects". Aerosol and Air Quality Research, Ene. 2013. DOI: https://doi.org/10.4209/aaqr.2012.11.0302

[4] Observatorio Nacional de Salud, "Carga de enfermedad ambiental en Colombia". Instituto Nacional de Salud (INS), pág. 96 Bogotá D.C. Nov. 2018. Disponible: https://www.ins.gov.co/Noticias/Paginas/Informe-Carga-de-Enfermedad-Ambiental-en-Colombia.aspx

[5] M. E. Quinteros, S. Lu, C. Blazquez, J. P. Cárdenas-R Ossa, X., Delgado-Saborit, J. M., Harrison, R. M. and Ruiz-Rudolph, P., "Use of data imputation tools to reconstruct incomplete air quality datasets: A case-study in Temuco, Chile", Atmospheric Environment 200, pp. 40-49. 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2018.11.053

[6] Pope III, C. A., J. B., Anderson, J. L., Cannon, J. B., Hales, N. M., Meredith, K. G., Le, V. and Horne, B. D., "Short-Term" exposure to fine particulate matter air pollution is preferentially associated with the risk of ST-Segment elevation acute coronary events". Journal of the American heart association. 2015. DOI: https://doi.org/10.1161/JAHA.115.002506

[7] Beyea, J., Stellman, S. D., Teitelbaum, S., Mordukovich, I. and Gammon, M. D. "Imputation method for lifetime exposure assessment in air pollution epidemiologic studies", Environmental Health. 2013. DOI: https://doi.org/10.1186/1476-069X-12-62

[8] M. Lee, P. Koutrakis, B. Coull, I. Kloog. and J. Schwartz,, "Acute effect of fine particulate matter on mortality in three Southeastern states from 2007-2011", Journal of exposure science & environmental epidemiology, pp 173-179. 2015. DOI: https://doi.org/10.1038/jes.2015.47

[9] S. M. Taghavi-Shahri, A. Fassó, B. Mahaki and H. Amini, "Concurrent spatiotemporal daily land use regression modeling and missing data imputation of fine particulate matter using distributed space time expectation maximization", bioRxiv. DOI: https://doi.org/10.1101/354852

[10] J. Céspedes., J. Cuero and F. Hernández "Metodología para seguir las concentraciones de aerosoles atmosféricos usando técnicas de teledetección", Universidad del Valle, Colombia. Sep. 2015.

[11] L. C. Chien, Y. A. Chen and H. L. Yu, "Lagged Influence of fine particulate matter and geographic disparities on clinic visits for children's asthma in Taiwan". International journal of environmental research and public health. Abr. 2018. DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph15040829

[12] D. Allison, "Quantitative Applications in the Social Sciences: Missing data". Univ. of Pennsylvania, Pensylvania P, USA, 2002. DOI: https://doi.org/10.4135/9781412985079

[13] N. A. Zakira, and M. N. Noor, "Imputation methods for filling missing data in urban air pollution data for Malaysia". Urbanism, Arhitectură. Construcţii, Malaysia, Vol 9, No. 2, 2018.

[14] A. Caicedo and C. Jiménez, "Imputación basada en análisis de datos funcionales de observaciones faltantes de contaminación atmosférica por partículas finas suspendidas en el aire (PM2,5)". Universidad del Valle, Colombia. 2016.

[15] A. Otero, and M. Presiga. "Evaluación de un método de imputación basado en el Análisis de Datos Funcionales para los registros de PM2.5 en la ciudad de Cali". Trabajo de grado en Estadística, Universidad del Valle, Colombia. Dic. 2019.

[16] G. G. Fernando. "Estimación de matrices de covarianzas: nuevas perspectivas", Universidad Nacional de Educación a Distancia, España, 2014. Disponible: http://e-spacio.uned.es/fez/eserv/bibliuned:masterMatavanz-Fgodino/Documento.pdf

[17] J. Schäfer and K. Strimmer. "A shrinkage approach to large-scale covariance matrix estimation and implications for functional genomics". Statistical applications in genetics and molecular biology, vol. 4, Feb. 2005. DOI: https://doi.org/10.2202/1544-6115.1175

[18] J. Villaseñor and E. Gonzales, "A Generalization of Shapiro-Wilk's Test for Multivariate Normality". Communication in Statistics - Theory and Methods, 2009. DOI: https://doi.org/10.1080/03610920802474465

[19] C. K., Enders "Applied Missing Data Analysis". Univ. of Pennsylvania, New York, NY, USA, 2010. Disponible: http://hsta559s12.pbworks.com/w/file/fetch/52112520/enders.applied

[20] Rubin and B. Donald, "Inference and missing data". Biometrika vol. 63 pp. 581-592. Oxford University Press, 1976. DOI: https://doi.org/10.2307/2335739

[21] Little and J. A. Roderick, "A Test of Missing Completely at Random for Multivariate Data with Missing Values", Journal of the American Statistical Association, vol. 83, pp. 1198 - 1202. Dic. 1988. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1988.10478722

[22] Mardia and V. Kanti, "Measures of multivariate skewness and kurtosis with applications", Biometrika vol. 57, no. 3, pp. 519-530, Dic. 1, 1970. DOI: https://doi.org/10.1093/biomet/57.3.519

[23] DAGMA, "Sistema de Vigilancia de Calidad del Aire de Cali - SVCAC" Cali, Colombia, acceso: Julio 2020.

[24] R Core Team, "R: A Language and Environment for Statistical Computing" Viena, Austria. 2020 URL: https://www.R-project.org

[25] RStudio Team (2020). RStudio: Integrated Development for R. RStudio, PBC, Boston, MA URL: http://www.rstudio.com/.

[26] J. Schäfer and R. Opgen-Rhein and V, Zuber and M. Ahdesmaki and P.D. Silva and K. Strimmer (Maintainer). "Package corpcor". R Package Versión 1.6.9. Ene. 4, 2017. DOI: https://doi.org/10.2202/1544-6115.1175

[27] H. Tsukuma and T. Kubokawa, "Shrinkage Estimation for Mean and Covariance Matrices". Spinger, 2020. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-15-1596-5

Descargas

    Vistas(Views): 361
  • PDF Descargas(Downloads): 173

  • HTML Descargas(Downloads): 5

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

Licencia

Derechos de autor 2023 Scientia et Technica

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

Derechos de autor y licencias

La revista es de acceso abierto gratuito y sus artículos se publican bajo la licencia Creative Commons Atribución/Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo los mismos términos 4.0 Internacional — CC BY-NC-SA 4.0.

Los autores de un artículo aceptado para publicación cederán la totalidad de los derechos patrimoniales a la Universidad Tecnológica de Pereira de manera gratuita, teniendo en cuenta lo siguiente:  En caso de que el trabajo presentado sea aprobado para su publicación, los autores deben autorizar de manera ilimitada en el tiempo, a la revista para que pueda reproducirlo, editarlo, distribuirlo, exhibirlo y comunicarlo en cualquier lugar, ya sea por medios impresos,  electrónicos, bases de datos, repositorios, discos ópticos, Internet o cualquier otro medio  requerido.

Los cedentes mediante contrato CESIÓN DE DERECHOS PATRIMONIALES declaran que todo el material que forma parte del artículo está totalmente libre de derechos de autor de terceros y, por lo tanto, se hacen responsables de cualquier litigio o reclamación relacionada o reclamación relacionada con derechos de propiedad intelectual, exonerando de toda responsabilidad a la Universidad Tecnológica de Pereira (entidad editora) y a su revista Scientia et Technica. De igual forma, los autores aceptan que el trabajo que se presenta sea distribuido en acceso abierto gratuito, resguardando los derechos de autor bajo la licencia Creative Commons Atribución/Reconocimiento-No Comercial- Compartir bajo los mismos términos 4.0 Internacional — CC BY-NC-SA 4.0. 

 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

A los autores, la revista Scientia et Technica tiene la obligación de respetarle los derechos morales (artículo 30 de la Ley 23 de 1982 del Gobierno Colombiano) que se les debe reconocen a estos la paternidad de la obra, el derecho a la integridad y el derecho de divulgación.  Estos no se pueden ceder ni renunciar.