Propuestas de una estadística moderna en estudios relacionados con el cambio climático
En los últimos años la estadística se enfrenta a la necesidad de desarrollar nuevos métodos para extraer la información rápida y eficazmente de grandes bases de datos, pero también que nos permitan aprender de datos problemáticos y escasos. En esta conferencia se presentarán varios problemas reales, relacionados con indicadores para el estudio del cambio climático, que en la mayoría de los casos han motivado el desarrollo de nuevos procedimientos estadísticos. Muchos de los trabajos tienen su origen en el análisis de los datos registrados en la Antártida por el equipo del proyecto Limnopolar, uno de los lugares donde las condiciones de trabajo son más extremas por el aislamiento, la dificultad de acceso y la meteorología. Los problemas estadísticos que trataremos incluyen el concepto de tendencia para datos funcionales en el estudio de series de temperaturas en la región de la Península Antártica, aprovechando datos “defectuosos” y escasos. Cluster de series temporales para agrupar países con intereses comunes frente a los compromisos del Protocolo de Kyoto. Selección de variables en análisis cluster para identificar diferencias en las pautas de consumo eléctrico de los hogares. Detección de cambios de variabilidad en series de temperaturas para predecir indirectamente el momento en que se congela/descongela un lago antártico, y así estimar el número de días con actividad biológica. Estimación robusta de parámetros relacionados con la presencia de especies como bioindicadores. Análisis de la varianza para seleccionar indicadores de impacto en áreas protegidas de la Antártida.
Cluster de series temporales para agrupar países con intereses comunes frente a los compromisos del Protocolo de Kyoto
Selección de variables en análisis cluster para identificar diferencias en las pautas de consumo eléctrico de los hogares
Concepto de tendencia para datos funcionales en el estudio de series de temperaturas en la región de la Península Antártica, aprovechando datos “defectuosos” y escasos
Detección de cambios de variabilidad en series temporales para predecir indirectamente el momento en que se congela/descongela un lago antártico, y estimar el número de días con actividad biológica
Estimación robusta de parámetros relacionados con la presencia de especies como bioindicadores
Análisis de la varianza para seleccionar indicadores de impacto en áreas protegidas de la Antártida
Series temporales
Análisis multivariante
Problemas estadísticos
Cluster de series temporales para agrupar países con intereses comunes frente a los compromisos del Protocolo de Kyoto
Problemas estadísticos
Selección de variables en análisis cluster para identificar diferencias en las pautas de consumo eléctrico de los hogares
Series temporales
Análisis multivariante
Datos funcionales
Problemas estadísticos
Concepto de tendencia para datos funcionales en el estudio de series de temperaturas en la región de la Península Antártica, aprovechando datos “defectuosos” y escasos
Datos funcionales
Series temporales
Análisis multivariante
Problemas estadísticos
Detección de cambios de variabilidad en series temporales para predecir indirectamente el momento en que se congela/descongela un lago antártico, y estimar el número de días con actividad biológica
Robustez
Series temporales
Análisis multivariante
Datos funcionales
Problemas estadísticos
Estimación robusta de parámetros relacionados con la presencia de especies como bioindicadores
Series temporales
Análisis multivariante
Datos funcionales
Robustez
Problemas estadísticos
Análisis de la varianza para seleccionar indicadores de impacto en áreas protegidas de la Antártida
Análisis de la varianza
Series temporales
Análisis multivariante
Datos funcionales
Robustez
Problemas estadísticos
Series temporales
Análisis multivariante
Datos funcionales
Robustez
Análisis de la varianza
Emisiones de CO2 en 24 países industrializados
Observamos los datos históricos de emisiones de CO2 y queremos clasificar en grupos o “CLUSTERS” a los países
Planteamiento del problema
El objetivo de las técnicas estadísticas de ANÁLISIS CLUSTER o de CONGLOMERADOS es identificar grupos de individuos con características comunes a partir de la observación de varias variables en cada uno de ellos
Esta técnica no debe ser confundida con el análisis discriminante y los métodos de asignación, que parten de un conocimiento previo de los grupos (seguimiento de pacientes sometidos que reciben tratamiento o placebo)
Planteamiento del problema
Un CLUSTER es un grupo de individuos que, cuando la dimensión lo permite, el ojo humano identifica como homogéneos entre sí y separados de los individuos de los otros clusters
Planteamiento del problema
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