Trabajo final de grado
Análisis estadístico de precipitaciones extremas en Uruguay mediante procesos máx-estables.
Fecha
2022Registro en:
BACCINO COSTA, Juan Ignacio y BONORA MELOGNIO, Francisco. Análisis estadístico de precipitaciones extremas en Uruguay mediante procesos máx-estables [en línea]. Trabajo final de grado. Montevideo: Udelar. FCEA, 2022.
Autor
Baccino Costa, Juan Ignacio
Bonora Melognio, Francisco
Institución
Resumen
A lo largo del presente trabajo se realizará un análisis sobre las precipitaciones extremas en Uruguay con el objetivo de construir un modelo espacio-temporal que permita hacer inferencia sobre las mismas en todo el territorio, ya que estos eventos pueden ser considerados de alto riesgo, afectando a la población en diferentes esferas, primordialmente sociales y económicas. En primera instancia se examinan los datos con los que se cuenta, depurándolos de posibles errores y datos faltantes. A su vez, se realiza un estudio sobre las precipitaciones en los últimos años, así como en la totalidad del período 1982-2020, para de esta forma poder empezar a comprender el comportamiento de estos eventos en nuestro país. Luego se muestran las técnicas utilizadas para lograr los resultados y se emplean las mismas. Por último se comentan las conclusiones a las que se llegaron y posibles caminos para continuar trabajando. Las principales herramientas teóricas que se utilizaron para lograr el objetivo principal parten de la Teoría de Valores Extremos y la misma se toma como insumo para aplicar los procesos máx-estables. Estas teorías abarcan conocimientos en diferentes áreas, como conceptos de probabilidad, matemáticas, modelos estocásticos, modelos e inferencia estadística. Para cumplir con el objetivo principal se trabajó tomando diferentes técnicas, las cuales fueron llevadas a la práctica mediante el software R.
Este trabajo se basó principalmente en la tesis de maestría de Leonardo Moreno, ver (Moreno Romero, 2013). Su trabajo buscó modelar las precipitaciones máximas del estado de Guanajuato, México, tanto a nivel local como global.