TÉCNICAS DE IMPUTACIÓN PARA DATOS DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA MENSUAL EN LA ZONA CENTRAL DE BOYACÁ

Abstract

La precipitación se encuentra relacionada directamente con el suministro de agua de las cuencas fluviales, convirtiéndose su predicción en un objetivo de estudio en diferentes investigaciones. Sin embargo, los registros históricos a menudo muestran datos faltantes debido a fallas instrumentales, técnicos o humanos. Esta limitación impacta directamente los resultados de los análisis estadísticos que puedan ser realizados posteriormente. Esta investigación aborda este problema para un conjunto de datos con características similares, recopilados en la parte central del departamento de Boyacá - Colombia para el período 1974-2013. Se evaluó el desempeño de los mecanismos de imputación de pérdida MCAR, MAR o MNAR, cada uno de estos se implementó usando una imputación múltiple con un enfoque aleatorio, una asignación por el método de K-Nearest Neighbors con enfoque espacial y una imputación por el método de suavizado de Kalman con enfoque temporal. Se midió la convergencia de los estadísticos descriptivos del valor imputado y el valor original y se realizó la comparación de los ajustes gráficos y sus distribuciones de probabilidad, sugiriendo un mejor ajuste usando la imputación múltiple Amelia en conjunto con un ajuste a una distribución gamma para los datos faltantes en el conjunto de datos de referencia.

Keywords

• imputación múltiple
• precipitación
• r
• series temporales
• datos faltantes
• boyacá