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

• Paliz, Cristian ^[1] ; Perugachi, Nelly ^[2] ; Martínez, Juan ^[2] ; Moreno, Mariela ^[2] ; Yaucán, Carina ^[2] ; Palaguachi, Romel ^[2]
  1. [1] Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología. Quito, Ecuador
  2. [2] Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba, Ecuador.
• Localización: FIGEMPA: Investigación y Desarrollo, ISSN-e 2602-8484, Vol. 12, Nº. 2, 2021 (Ejemplar dedicado a: Rediscover), págs. 52-61
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Statistical analysis of rainfall data using robust and bootstrap methods
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• Resumen
  • español

    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.

  • English

    In order to identify the periods of higher or lower precipitation and their respective variations, the water precipitation in the city of Riobamba is analyzed, using daily and monthly precipitation data from 1978 to 2019. Using non-conventional statistical methods, the Kolmogorov Smirnov method is applied to establish the normality of the data, which demonstrates the need to use robust statistics in the analysis, which is complemented with the Bootstrap method, which allowed consolidating the results by establishing the trends of the data and their ranges of variation, the analysis with the robust method provides us with the trend of the data throughout the year that coincides with the results found with the Bootstrap methods. The months of February, March, April and May present more regular precipitation, with higher precipitation in April and lower precipitation in July, identifying two seasons with higher precipitation, between January and May, as well as between October and December, while from June to September there is less precipitation, known in the first case as wet season and in the last case as dry season.