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Segunda Especialidad Profesional de Ingeniería: Estadística Aplicada Para Investigación

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Examinando Segunda Especialidad Profesional de Ingeniería: Estadística Aplicada Para Investigación por Materia "Air pollution"

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    Abordaje estadístico para evaluar los niveles de ozono en relación con las variables meteorológicas en Lima Metropolitana
    (Universidad Peruana Unión, 2025-06-16) Roque Quezada, Juan Carlos Ezequiel; López García, Javier Linkolk
    Introducción: El ozono troposférico es un contaminante secundario que, en altas concentraciones, afecta la salud humana. En Lima Metropolitana, factores meteorológicos y geográficos favorecen su acumulación, especialmente durante el invierno. Objetivo: Evaluar la relación entre los niveles de ozono y variables meteorológicas mediante modelos estadísticos avanzados, con el fin de apoyar la gestión ambiental y sanitaria. Métodos: Se analizaron datos horarios de ozono y variables meteorológicas (temperatura, humedad relativa, velocidad y dirección del viento) registrados en cuatro estaciones urbanas de Lima durante los inviernos de 2017 a 2019. Se aplicaron modelos de regresión múltiple (MLR), modelos de superficie de respuesta (RSM) y análisis de componentes principales (PCA), evaluando la precisión con RMSE, IA, FB y ANOVA. Resultados: Se identificaron dos grupos de concentración de ozono (≤60 y >60 mg/m³), con niveles más altos en zonas industriales. La humedad relativa y la velocidad del viento fueron los predictores más influyentes. El modelo MLRt presentó alta precisión (IA = 0.976), mientras que MLR5 y RSM8 fueron más adecuados para niveles >60 mg/m³. El PCA explicó el 79% de la variabilidad, destacando la importancia de la humedad y la dirección del viento. Conclusiones: Las variables meteorológicas se relacionan significativamente con las concentraciones de ozono. Los modelos aplicados ofrecen herramientas útiles para anticipar episodios de contaminación y fortalecer las políticas de calidad del aire.
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    Enfoque predictivo para la concentración de contaminante del aire basado en un modelo de red neuronal artificial
    (Universidad Peruana Unión, 2024-04-15) Guerra Bendezu, Carlos Andres; Romani Franco, Vivian Isabel; Lopez Gonzales, Javier Linkolk
    In this study, we propose a new hybrid method based on artificial neural networks to forecast daily extreme events of PM2.5 pollution concentration. The hybrid method combines self-organizing maps to identify temporal patterns of excessive daily pollution found at different monitoring stations, with a set of multilayer perceptron to forecast extreme values of PM2.5 for each cluster. The proposed model was applied to analyze five-year pollution data obtained from nine weather stations in the metropolitan area of Santiago, Chile. Simulation results show that the hybrid method improves the performance metrics when forecasting daily extreme values of PM2.5.