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Una aplicación de interpolación Kriging para el estudio de la evolución de la pandemia Covid-19 en España y en la Comunidad Valenciana
dc.contributor.author | Masero Bravo, Lucía | |
dc.contributor.other | Martínez García, Vicente | |
dc.contributor.other | Gregori, Pablo | |
dc.contributor.other | Universitat Jaume I. Departament de Matemàtiques | |
dc.date.accessioned | 2021-07-16T11:24:46Z | |
dc.date.available | 2021-07-16T11:24:46Z | |
dc.date.issued | 2020-09-14 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10234/193962 | |
dc.description | Treball de Fi de Màster Universitari en Matemàtica Computacional (Pla de 2013). Codi: SIQ027. Curs 2019/2020 | ca_CA |
dc.description.abstract | La geoestadística es una área de la estadística que se centra en estudiar el comportamiento de un conjunto de datos sobre la superficie terrestre. El documento que se presenta a continuación detalla una investigación realizada sobre los datos del COVID-19, ésta se realiza tanto a nivel nacional como de Comunidad Valenciana. El objetivo del presente trabajo se basa en estudiar distintos métodos de Kriging tanto a nivel teórico como práctico y su aplicación al caso concreto de representar geográficamente la evolución de la pandemia COVID-19. Por la parte teórica se verán los siguientes tipos de Kriging: Simple, Ordinario, con modelo de tendencia o universal, por bloques, factorial, Cokriging y Krigings no lineales (lognormal o logarítmico, multi-Gaussiano, de rango, indicatriz y disyuntivo). Por otra parte, se verá de forma práctica el Kriging Simple con variogramas implementados mediante 3 métodos distintos, los cuales son esférico, Gaussiano y exponencial. Además se harán predicciones de los casos de contagiados de COVID-19 en zonas donde no se dispone de datos. La principal conclusión que se ha obtenido es que el Kriging es un método muy potente de predicción que se puede aplicar a muchos campos de estudio. Además, se han obtenido mejores resultados en las predicciones realizadas mediante el Kriging Simple con modelo Esférico que con los modelos Exponencial y Gaussiano. | ca_CA |
dc.format.extent | 101 p. | ca_CA |
dc.format.mimetype | application/pdf | ca_CA |
dc.language.iso | spa | ca_CA |
dc.publisher | Universitat Jaume I | ca_CA |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | ca_CA |
dc.subject | Màster Universitari en Matemàtica Computacional | ca_CA |
dc.subject | Máster Universitario en Matemática Computacional | ca_CA |
dc.subject | Master's Degree in Computational Mathematics | ca_CA |
dc.subject | krigeado | ca_CA |
dc.subject | análisis geoestadístico | ca_CA |
dc.subject | método de interpolación | ca_CA |
dc.subject | kriging | ca_CA |
dc.subject | geoestadistical analisis | ca_CA |
dc.subject | interpolation technique | ca_CA |
dc.title | Una aplicación de interpolación Kriging para el estudio de la evolución de la pandemia Covid-19 en España y en la Comunidad Valenciana | ca_CA |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | ca_CA |
dc.educationLevel | Estudios de Postgrado | ca_CA |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | ca_CA |
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TFM: Màster Universitari en Matemàtica Computacional [51]
SIB027, SIQ026, SIQ027, SIQ526, SIQ527