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Comparação entre métodos de imputação de dados em diferentes intensidades amostrais na série homogênea de precipitação pluvial da ESALQ

Gasparetto, Suelen Cristina

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz 2019-06-07

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Comparação entre métodos de imputação de dados em diferentes intensidades amostrais na série homogênea de precipitação pluvial da ESALQ
  • Autor: Gasparetto, Suelen Cristina
  • Orientador: Piedade, Sonia Maria de Stefano
  • Assuntos: Mice; Pmm; Chuva; Homogeneidade De Série Climatológica; Regressão Linear Via Método Bootstrap; Imputação Múltipla; Random Forest; Rainfall; Multiple Imputation; Mice; Homogeneity Of Climatological Series; Regression Linear By Method Bootstrap
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Problemas frequentes nas análises estatísticas de informações meteorológicas são a ocorrência de dados faltantes e ausência de conhecimento acerca da homogeneidade das informações contidas no banco de dados. O objetivo deste trabalho foi testar e classificar a homogeneidade da série de precipitação pluvial da estação climatológica convencional da ESALQ, no período de 1917 a 1997, e comparar três métodos de imputação de dados, em diferentes intensidades amostrais (5%, 10% e 15%) de informações faltantes, geradas de forma aleatória. Foram utilizados três testes de homogeneidade da série: Pettitt, Buishand e normal padrão. Para o \"preenchimento\" das informações faltantes, foram comparados três métodos de imputação múltipla: PMM (Predictive Mean Matching), random forest e regressão linear via método bootstrap, em cada intensidade amostral de informações faltantes. Os métodos foram utilizados por meio do pacote MICE (Multivariate Imputation by Chained Equations) do R. A comparação entre cada procedimento de imputação foi feita por meio da raiz do erro quadrático médio, índice de exatidão de Willmott e o índice de desempenho. A série de chuva foi entendida como de classe 1, ou seja, \"útil\" - Nenhum sinal claro de falta de homogeneidade foi aparente e, o método que resultou em menores valores da raiz quadrada dos erros e maiores índices foi o PMM, em especial na intensidade de 10% de informações faltantes. O índice de desempenho para os três métodos de imputação de dados em todas as intensidades de observações faltantes foi considerado \"Péssimo\"
  • DOI: 10.11606/D.11.2019.tde-23082019-150302
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz
  • Data de criação/publicação: 2019-06-07
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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