Modelo de regresión funcional para la predicción de PM2.5 en función de PM10 en Lima - Perú

Choquetico Apaza, Harold Abraham; Silva Rubio, Edith

Modelo de regresión funcional para la predicción de PM2.5 en función de PM10 en Lima - Perú

dc.contributor.advisor	Ospina Galindez, Johann Alexis
dc.contributor.author	Choquetico Apaza, Harold Abraham
dc.contributor.author	Silva Rubio, Edith
dc.date.accessioned	2024-07-14T01:30:46Z
dc.date.available	2024-07-14T01:30:46Z
dc.date.issued	2024-04-02
dc.description.abstract	Este estudio pionero aprovecha el análisis de datos funcionales dentro de la metrología ambiental para examinar las intrincadas relaciones entre variables ambientales críticas, como las concentraciones de partículas PM2.5 en el Área Metropolitana de Lima-Callao. Abordar el vínculo entre la calidad del aire y estas partículas desde un punto de vista funcional ha arrojado conocimientos valiosos que superan los análisis convencionales. Al examinar las variaciones y tendencias temporales, esta investigación ha discernido no sólo la magnitud de la contaminación sino también sus patrones estacionales y diarios. El modelo de datos funcional destaca por su capacidad de utilizar plenamente los datos históricos, integrando la información a lo largo del tiempo para proporcionar una perspectiva más integral. Este enfoque avanzado también ha allanado el camino para incorporar múltiples conjuntos de datos ambientales, como temperatura, humedad y otros contaminantes, para ofrecer una visión más amplia y multifacética de la calidad del aire. El objetivo de esta investigación es desarrollar un modelo predictivo avanzado que estime los niveles de PM2,5 en función de las concentraciones de PM10, utilizando registros diarios de calidad del aire desde 2023. A través de un marco integrado, el estudio pretende capturar las interacciones complejas y la dinámica temporal de estos componentes atmosféricos, destacando el impacto significativo de PM2.5 en la salud pública y la calidad ambiental.
dc.description.escuela	Escuela de Posgrado
dc.description.lineadeinvestigacion	Predicción estadística
dc.description.sede	Lima
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7703
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Peruana Unión
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subject	Análisis de datos funcionales
dc.subject	PM2.5
dc.subject	PM10
dc.subject	Calidad del aire
dc.subject	Modelo concurrente
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
dc.title	Modelo de regresión funcional para la predicción de PM2.5 en función de PM10 en Lima - Perú
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni	94539736
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0001-7395-7952
renati.author.dni	02438599
renati.author.dni	03701645
renati.discipline	542039
renati.level	http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloSegundaEspecialidad
renati.type	http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Segunda Especialidad en Estadística Aplicada para Investigación
thesis.degree.name	Segunda Especialidad Profesional de Ingeniería: Estadística para Investigación