Assessing the effects of Multivariate Functional outlier identification and sample robustification on identifying critical PM2.5 air pollution episodes in Medellín, Colombia

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dc.contributor.advisorZuluaga Díaz, Francisco Ivánspa
dc.contributor.authorRoldán Alzate, Luis Miguel
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Matemáticas Aplicadasspa
dc.creator.emaillroldan4@eafit.edu.cospa
dc.date.accessioned2022-10-11T16:00:43Z
dc.date.available2022-10-11T16:00:43Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionLa identificación de datos atípicos de contaminación ambiental, tanto como un problema de identificación de atípicos como bajo los problemas de clasificación es una aplicación usual del análisis de datos funcionales multivariados. El artículo da cuenta de los efectos de la robustificación de muestras funcionales multivariadas sobre la identificación de episodios críticos de polución en Medellín, Colombia. Para hacerlo, compara 18 métodos de identificación de atípicos basados en profundidades y resalta las mejores opciones en términos de precisión a través de simulación. Después, aplica los dos métodos con mejor desempeño a la robustificación de una base de datos real de contaminación del aire en el área metropolitana de MEdellín, Colombia y compara los efectos de robustificar las muestras sobre la precisión de la clasificación supervisada. Los resultados muestran que 10 de los 20 métodos revisados se desempeñan mejor en al menos un tipo de atípicos. Sin embargo, no se evidencian resultados positivos de la robustificación en la base de datos real.spa
dc.description.abstractIdentification of critical episodes of environmental pollution, both as a outlier identification problem and as a classification problem, is a usual application of multivariate functional data analysis. This article addresses the effects of robustifying multivariate functional samples on the identification of critical pollution episodes in Medellín, Colombia. To do so, it compares 18 depth-based outlier identification methods and highlights the best options in terms of precision through simulation. It then applies the two methods with the best performance to robustify a real dataset of air pollution (PM2.5 concentration) in the Metropolitan Area of Medellín, Colombia and compares the effects of robustifying the samples on the accuracy of supervised classification through the multivariate functional DD-classifier. Our results show that 10 out of 20 methods revised perform better in at least one kind outliers. Nevertheless, no clear positive effects of robustification were identified with the real dataset.spa
dc.identifier.ddc519.535 R744
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/31830
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias. Departamento de Ciencias Básicasspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.publisher.programMaestría en Matemáticas Aplicadasspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectDetección de datos atípicos funcionales multivariadosspa
dc.subjectAlpha-trimmingspa
dc.subjectTransformaciones secuencialesspa
dc.subject.keywordAir pollutionspa
dc.subject.keywordMultivariate Functional Outlier Detectionspa
dc.subject.keywordAlpha-Trimmingspa
dc.subject.keywordSequential transformationsspa
dc.subject.lembCONTAMINACIÓN DEL AIREspa
dc.subject.lembVARIABLES (ESTADÍSTICA)spa
dc.subject.lembMATEMÁTICAS PARA INGENIEROSspa
dc.subject.lembPROTECCIÓN DEL MEDIO AMBIENTEspa
dc.subject.lembDATOS ESTADÍSTICOSspa
dc.titleAssessing the effects of Multivariate Functional outlier identification and sample robustification on identifying critical PM2.5 air pollution episodes in Medellín, Colombiaspa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaArtículospa

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