Revista Brasileira de Meteorologia (2014-12-01)

Imputação de dados climáticos utilizando a decomposição por valores singulares: uma comparação empírica

  • Marisol García-Peña,
  • Sergio Arciniegas-Alarcón,
  • Décio Barbin

DOI
https://doi.org/10.1590/0102-778620130005
Journal volume & issue
Vol. 29, no. 4
pp. 527 – 536

Abstract

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Um problema comum em dados climáticos é a informação ausente. Recentemente, foram desenvolvidos quatro métodos de imputação que têm como base a decomposição por valores singulares de uma matriz (DVS). O objetivo deste artigo é avaliar os novos desenvolvimentos fazendo uma comparação por meio de um estudo de simulação baseado em duas matrizes completas de dados reais. Uma matriz corresponde à precipitação histórica de Piracicaba/SP - Brasil, enquanto a outra matriz corresponde às características meteorológicas multivariadas na mesma cidade desde o ano 1997 até 2012. No estudo foram feitas retiradas aleatórias de diferentes porcentagens com posterior imputação, comparando as metodologias através de três critérios: a raiz quadrada normalizada do erro quadrático médio, a estatística de similaridade de Procrustes e o coeficiente de correlação não paramétrico de Spearman. Concluiu-se que a DVS deve ser utilizada unicamente quando sejam analisadas matrizes multivariadas e, no caso de matrizes de precipitação, a imputação pela média mensal supera o desempenho de métodos baseados na DVS.

Keywords