Revista Integración, temas de matemáticas.

Revista Integración, temas de matemáticas

Vol. 35 Núm. 1 (2017): Revista Integración, temas de matemáticas
Artículo Original

Geoestadística aplicada a series de tiempo autorregresivas: un estudio de simulación

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  • Ramón Giraldo,
  • Óscar Pacheco,
  • Astrid Orozco
Ramón Giraldo
Departamento de Estadística, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia.
Óscar Pacheco
Departamento de Matemáticas, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, Bogotá, Colombia.
Astrid Orozco
Turkish Petroleum Company, Bogotá, Colombia
DOI: https://doi.org/10.18273/revint.v35n1-2017006

Publicado 2017-08-09

Palabras clave

  • Autocorrelación,
  • Datos faltantes,
  • Kriging,
  • Predicción,
  • semivariograma,
  • Series de tiempo,
  • Variograma
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Cómo citar

Giraldo, R., Pacheco, Óscar, & Orozco, A. (2017). Geoestadística aplicada a series de tiempo autorregresivas: un estudio de simulación. Revista Integración, Temas De matemáticas, 35(1), 83–102. https://doi.org/10.18273/revint.v35n1-2017006

Resumen

La geoestadística puede usarse como método de predicción de datos faltantes en series temporales. El procedimiento se basa en el estudio de la estructura de autocorrelación temporal de la serie de tiempo por medio de la función de variograma, que es estimada por mínimos cuadrados (geoestadística clásica) o por máxima verosimilitud (geoestadística basada en modelo), y en usar posteriormente Kriging para hacer predicción de los valores faltantes. En este trabajo se comparan a través de simulación las dos aproximaciones (geoestadística clásica y basada en modelo) en el contexto de series temporales autorregresivas.

MSC2010: 60G15, 62M10, 62M20, 62M30, 86A32.

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