Análisis estadístico de datos de las precipitaciones usando métodos robustos y bootstrap

Abstract

Con el objetivo de identificar los periodos de mayor o menor precipitación y sus respectivas variaciones, se analiza las precipitaciones hídricas en la ciudad de Riobamba, usando datos de precipitación diaria y mensual entre 1978 a 2019. Empleando métodos estadísticos no convencionales, para establecer la normalidad de los datos se aplica el método de Kolmogorov Smirnov, que demuestran la necesidad de usar estadística robusta en el análisis, la cual se complementa con el método Bootstrap, lo que permitió consolidar los resultados estableciendo las tendencias de los datos y sus rangos de variación, el análisis con el método robusto nos proporciona la tendencia de los datos a lo largo del año que coincide con los resultados hallados con los métodos Bootstrap. Los meses de febrero, marzo, abril y mayo presentan más regularidad en sus precipitaciones, con mayor precipitación en el mes de abril y menor precipitación en el mes de julio, identificando dos estaciones con mayor precipitación, entre enero y mayo, así como entre octubre y diciembre, mientras que de junio a septiembre se tiene menor precipitación, épocas conocidas en los primeros caso como temporadas húmedas y en el último temporada seca.

Keywords

• estadística robusta
• modelación
• precipitación hídrica
• meteorología