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dc.contributor.authorMasero Bravo, Lucía
dc.contributor.otherMartínez García, Vicente
dc.contributor.otherGregori, Pablo
dc.contributor.otherUniversitat Jaume I. Departament de Matemàtiques
dc.date.accessioned2021-07-16T11:24:46Z
dc.date.available2021-07-16T11:24:46Z
dc.date.issued2020-09-14
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10234/193962
dc.descriptionTreball de Fi de Màster Universitari en Matemàtica Computacional (Pla de 2013). Codi: SIQ027. Curs 2019/2020ca_CA
dc.description.abstractLa 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.extent101 p.ca_CA
dc.format.mimetypeapplication/pdfca_CA
dc.language.isospaca_CA
dc.publisherUniversitat Jaume Ica_CA
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ca_CA
dc.subjectMàster Universitari en Matemàtica Computacionalca_CA
dc.subjectMáster Universitario en Matemática Computacionalca_CA
dc.subjectMaster's Degree in Computational Mathematicsca_CA
dc.subjectkrigeadoca_CA
dc.subjectanálisis geoestadísticoca_CA
dc.subjectmétodo de interpolaciónca_CA
dc.subjectkrigingca_CA
dc.subjectgeoestadistical analisisca_CA
dc.subjectinterpolation techniqueca_CA
dc.titleUna aplicación de interpolación Kriging para el estudio de la evolución de la pandemia Covid-19 en España y en la Comunidad Valencianaca_CA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisca_CA
dc.educationLevelEstudios de Postgradoca_CA
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessca_CA


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