Modelos Lineales Dinámicos para Valores Extremos

Modelos Lineales Dinámicos para Valores Extremos

Actualmente, el cambio climático es uno de los fenómenos que preocupa a la población mundial, por ello proponemos un enfoque para modelar valores extremos medidos de lluvia, sequía, etc. Primero, las observaciones siguen una distribución de Valor Extremo Generalizado (GEV) para la cual los parámetro...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Arrazola Acosta, Elvis Rafael, Alonzo Matamoros, Izhar Asael, Cruz Torres, Cristian Andrés
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras 2024
Acceso en línea:https://www.camjol.info/index.php/PC/article/view/18700
id PC18700
record_format ojs
spelling PC187002024-10-28T20:20:10Z Dynamic Linear Models for Extreme Values Modelos Lineales Dinámicos para Valores Extremos Arrazola Acosta, Elvis Rafael Alonzo Matamoros, Izhar Asael Cruz Torres, Cristian Andrés Extreme Values Dynamic Linear Models Markov Chain Monte Carlo Convolution Processes Precipitation Valores Extremos Modelos lineales dinámicos Markov Chain Monte Carlo Procesos de Convolución Precipitación Currently, climate change is one of the phenomena that worries the world's population, which is why we propose an approach to model measured extreme values of rainfall, drought, etc. First, observations follow a Generalized Extreme Value (GEV) distribution for which location, scale, or shape parameters define the spatiotemporal structure. The generalized distribution of extreme values is extended to incorporate time dependence using a state space representation where state variables are measured through a Dynamic Linear Model (DLM). The spatial element is imposed through the evolution matrix of the DLM where we adopt a form of convolution process. We show how to produce temporal and spatial estimates of our model through a custom Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation. The methodology is illustrated using extreme data yields through daily measurements of precipitation levels produced daily in Washington State, USA. Actualmente, el cambio climático es uno de los fenómenos que preocupa a la población mundial, por ello proponemos un enfoque para modelar valores extremos medidos de lluvia, sequía, etc. Primero, las observaciones siguen una distribución de Valor Extremo Generalizado (GEV) para la cual los parámetros de ubicación, escala o forma definen la estructura espacio-temporal. La distribución generalizada de valores extremos se amplía para incorporar la dependencia del tiempo utilizando una representación de espacio de estado donde las variables de estado se miden a través de un Modelo Lineal Dinámico (DLM). El elemento espacial se impone a través de la matriz de evolución del DLM donde adoptamos una forma de proceso de convolución. Mostramos como producir estimaciones temporales y espaciales de nuestro modelo a través de una simulación personalizada de Markov Chain Monte Carlo (MCMC). La metodología se ilustra utilizando rendimientos extremos de datos mediante mediciones diarias de los niveles de precipitación producidos diariamente en el Estado de Washington, EEUU. Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras 2024-10-28 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/PC/article/view/18700 10.5377/pc.v1i19.18700 Portal de la Ciencia; Vol. 1 No. 19 (2024); 37-50 Portal de la Ciencia; Vol. 1 Núm. 19 (2024); 37-50 2959-1740 2223-3059 spa https://www.camjol.info/index.php/PC/article/view/18700/22965 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
institution Universidad Nacional Autónoma de Honduras
collection Portal de la Ciencia
language spa
format Online
author Arrazola Acosta, Elvis Rafael
Alonzo Matamoros, Izhar Asael
Cruz Torres, Cristian Andrés
spellingShingle Arrazola Acosta, Elvis Rafael
Alonzo Matamoros, Izhar Asael
Cruz Torres, Cristian Andrés
Modelos Lineales Dinámicos para Valores Extremos
author_facet Arrazola Acosta, Elvis Rafael
Alonzo Matamoros, Izhar Asael
Cruz Torres, Cristian Andrés
author_sort Arrazola Acosta, Elvis Rafael
description Actualmente, el cambio climático es uno de los fenómenos que preocupa a la población mundial, por ello proponemos un enfoque para modelar valores extremos medidos de lluvia, sequía, etc. Primero, las observaciones siguen una distribución de Valor Extremo Generalizado (GEV) para la cual los parámetros de ubicación, escala o forma definen la estructura espacio-temporal. La distribución generalizada de valores extremos se amplía para incorporar la dependencia del tiempo utilizando una representación de espacio de estado donde las variables de estado se miden a través de un Modelo Lineal Dinámico (DLM). El elemento espacial se impone a través de la matriz de evolución del DLM donde adoptamos una forma de proceso de convolución. Mostramos como producir estimaciones temporales y espaciales de nuestro modelo a través de una simulación personalizada de Markov Chain Monte Carlo (MCMC). La metodología se ilustra utilizando rendimientos extremos de datos mediante mediciones diarias de los niveles de precipitación producidos diariamente en el Estado de Washington, EEUU.
title Modelos Lineales Dinámicos para Valores Extremos
title_short Modelos Lineales Dinámicos para Valores Extremos
title_full Modelos Lineales Dinámicos para Valores Extremos
title_fullStr Modelos Lineales Dinámicos para Valores Extremos
title_full_unstemmed Modelos Lineales Dinámicos para Valores Extremos
title_sort modelos lineales dinámicos para valores extremos
title_alt Dynamic Linear Models for Extreme Values
publisher Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras
publishDate 2024
url https://www.camjol.info/index.php/PC/article/view/18700
work_keys_str_mv AT arrazolaacostaelvisrafael dynamiclinearmodelsforextremevalues
AT alonzomatamorosizharasael dynamiclinearmodelsforextremevalues
AT cruztorrescristianandres dynamiclinearmodelsforextremevalues
AT arrazolaacostaelvisrafael modeloslinealesdinamicosparavaloresextremos
AT alonzomatamorosizharasael modeloslinealesdinamicosparavaloresextremos
AT cruztorrescristianandres modeloslinealesdinamicosparavaloresextremos
_version_ 1822055369573138432

Ejemplares similares