Una aplicación de regresión con métodos robustos en una red altimétrica topográfica
Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.
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2020
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author | Justo, Claudio Eduardo Calandra, María Valeria |
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description | Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina. |
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institution | Universidad Nacional de Cordoba |
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spelling | rdu-unc.169072023-08-30T13:14:31Z Una aplicación de regresión con métodos robustos en una red altimétrica topográfica Justo, Claudio Eduardo Calandra, María Valeria Mínimos cuadrados Regresión robusta Valores atípicos Residuos Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina. Fil: Calandra, María Valeria. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina. Se ajustaron las observaciones de una red altimétrica topográfica mediante Mínimos Cuadrados Ponderados y dos métodos robustos. El ajuste de redes altimétricas topográficas es realizado en forma extendida mediante Mínimos Cuadrados Ponderados. Para ponderar cada desnivel se asigna un peso de 1/L donde L es la longitud del recorrido necesario para obtener cada desnivel medido. En este caso se estudió el comportamiento de cada método de ajuste ante la presencia de valores atípicos en la variable de repuesta. Se encontró que el primer método representa un buen ajuste en el rango los valores atípicos presentes. Dado que las observaciones y los parámetros se encuentran funcionalmente relacionados por condiciones geométricas la presencia de un valor atípico que desvirtúe un ajuste es muy poco probable. Encontramos pertinente que cuando se haga un análisis por Mínimos Cuadrados, y se encuentren valores atípicos también hacer un ajuste robusto y evaluar las discrepancias. Si los resultados concuerdan, o la diferencia es exigua, es correcto usar los resultados de los estimadores de Mínimos Cuadrados. Sin embargo, si difieren significativamente, se deben identificar las razones de tales diferencias .De la comparación de los resultados obtenidos se considera la de Mínimos Cuadrados Ponderado una buena estimación. Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina. Fil: Calandra, María Valeria. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina. 2020-11-25T05:53:47Z 2020-11-25T05:53:47Z 2020-10 poster http://hdl.handle.net/11086/16907 spa Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
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