Análisis de valores extremos en presencia de censura aleatoria y estacionalidad
Abstract
En este trabajo se desarrolla un modelo de regresi on a trav es del par ametro de localidad
de la distribuci on de Valores Extremos Generalizada (VEG) bajo el esquema de
censura aleatoria para analizar la tendencia en el tiempo de los valores m aximos diarios
de part culas suspendidas (PM10) del a~no 1995 al 2013 en la Zona Metropolitana
de la Ciudad de M exico (ZMCM). Los registros que se estudian pertenecen a 11 estaciones
del Sistema de Monitoreo Atmosf erico de la Ciudad de M exico (SIMAT). Los
datos presentan niveles de censura entre 10% y 15% debido a fallas en los equipos de
medici on. Adem as, los valores m aximos muestran un patr on estacional por lo que se
incorpora una sinusoide en el par ametro de localidad. La estimaci on de los par ametros
de la distribuci on VEG se realiza con el m etodo de m axima verosimilitud asumiendo
censura aleatoria. Los par ametros estimados de la distribuci on VEG se utilizan para
calcular niveles de retorno y generar mapas de contorno para estudiar el patr on espacial
de las PM10. Tambi en, se realiza un estudio Monte Carlo para analizar el efecto
del nivel de censura y el tama~no de muestra en el sesgo de los par ametros y de los
niveles de retorno estimados. Finalmente, se emplea una modi caci on del estad stico
Anderson-Darling, y generalizaciones de los estad sticos Kolmogorov-Smirnov y
Cram er-von Mises para probar bondad de ajuste e identi car de entre las pruebas
empleadas la de mayor potencia y la que conserve de mejor manera el tamaño de la
prueba. _______________ ANALYSIS OF EXTREME VALUES IN PRESENCE OF RANDOM CENSORING AND SEASONALITY. ABSTRACT: In this research work, a regression model was developed through the locality parameter
of Generalized Extreme Value distribution (GEV) under random censoring scheme
to analyze the trend over time of maximum daily values of air particle matter for the
period of years 1995-2013 in the Metropolitan Zone of Mexico City (ZMCM). The
records are studied belong to 11 stations Atmospheric Monitoring System of the City
of Mexico (SIMAT). Data present levels of censoring between 10% and 15% due
to faulty measuring equipment. Furthermore, the maximum values show a seasonal
pattern so a sinusoid is incorporated location parameter. The estimation of the parameters
of the GEV distribution is performed with the maximum likelihood method
assuming random censorship. The estimated parameters of the GEV distribution is
used to calculate return levels and generate contour maps to study the spatial pattern
of PM10. Monte Carlo study is also performed to analyze the e ect of the level
of censoring and the sample size in the bias parameters and return levels estimated.
Finally, a modi cation of the Anderson-Darling statistic, and generalizations of the
Kolmogorov-Smirnov and Cram er-von Mises statistics are used to test goodness of t
and identify among the tests used the more powerful and better to keep the size of
the test.
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