Imputação de dados climáticos utilizando a decomposição por valores singulares: uma comparação empírica
Um problema comum em dados climáticos é a informação ausente. Recentemente, foram desenvolvidos quatro métodos de imputação que têm como base a decomposição por valores singulares de uma matriz (DVS). O objetivo deste artigo é avaliar os novos desenvolvimentos fazendo uma comparação por meio de um e...
| Main Authors: | , , |
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| Published: |
Sociedade Brasileira de Meteorologia
2014-12-01
|
| Series: | Revista Brasileira de Meteorologia |
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| author | Marisol García-Peña Sergio Arciniegas-Alarcón Décio Barbin |
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| description | Um problema comum em dados climáticos é a informação ausente. Recentemente, foram desenvolvidos quatro métodos de imputação que têm como base a decomposição por valores singulares de uma matriz (DVS). O objetivo deste artigo é avaliar os novos desenvolvimentos fazendo uma comparação por meio de um estudo de simulação baseado em duas matrizes completas de dados reais. Uma matriz corresponde à precipitação histórica de Piracicaba/SP - Brasil, enquanto a outra matriz corresponde às características meteorológicas multivariadas na mesma cidade desde o ano 1997 até 2012. No estudo foram feitas retiradas aleatórias de diferentes porcentagens com posterior imputação, comparando as metodologias através de três critérios: a raiz quadrada normalizada do erro quadrático médio, a estatística de similaridade de Procrustes e o coeficiente de correlação não paramétrico de Spearman. Concluiu-se que a DVS deve ser utilizada unicamente quando sejam analisadas matrizes multivariadas e, no caso de matrizes de precipitação, a imputação pela média mensal supera o desempenho de métodos baseados na DVS. |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1982-4351 |
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| publishDate | 2014-12-01 |
| publisher | Sociedade Brasileira de Meteorologia |
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| spelling | doaj.art-03a04d59e8344f538998e8406c5c1d0a2022-12-21T19:14:01ZengSociedade Brasileira de MeteorologiaRevista Brasileira de Meteorologia1982-43512014-12-0129452753610.1590/0102-778620130005S0102-77862014000400006Imputação de dados climáticos utilizando a decomposição por valores singulares: uma comparação empíricaMarisol García-Peña0Sergio Arciniegas-Alarcón1Décio Barbin2Universidade de São PauloUniversidade de São PauloUniversidade de São PauloUm problema comum em dados climáticos é a informação ausente. Recentemente, foram desenvolvidos quatro métodos de imputação que têm como base a decomposição por valores singulares de uma matriz (DVS). O objetivo deste artigo é avaliar os novos desenvolvimentos fazendo uma comparação por meio de um estudo de simulação baseado em duas matrizes completas de dados reais. Uma matriz corresponde à precipitação histórica de Piracicaba/SP - Brasil, enquanto a outra matriz corresponde às características meteorológicas multivariadas na mesma cidade desde o ano 1997 até 2012. No estudo foram feitas retiradas aleatórias de diferentes porcentagens com posterior imputação, comparando as metodologias através de três critérios: a raiz quadrada normalizada do erro quadrático médio, a estatística de similaridade de Procrustes e o coeficiente de correlação não paramétrico de Spearman. Concluiu-se que a DVS deve ser utilizada unicamente quando sejam analisadas matrizes multivariadas e, no caso de matrizes de precipitação, a imputação pela média mensal supera o desempenho de métodos baseados na DVS.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862014000400006&lng=en&tlng=enImputaçãoDVSobservações ausentes |
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