MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA LA DETECCIÓN DE UMBRALES DE CONTAMINACIÓN EN ECOSISTEMAS ACUÁTICOS DE AGUA DULCE
DOI:
https://doi.org/10.15649/2346075X.402Palabras clave:
IC Intervalos de Confianza, Bootstrap, Devianza, LAD Least Absolute Deviation, umbral.Resumen
Introducción: Este trabajo presenta la metodología y los resultados
de la implementación de métodos estadísticos en la determinación de
umbrales de contaminación en ecosistemas acuáticos. Los objetivos
eran analizar algunos de los métodos con los cuales se pueden obtener
umbrales o puntos de cambio en una variable de interés, desarrollar
los respectivos programas estadísticos en el software R y aplicar estos
métodos en la determinación de umbrales para contaminantes en reservorios de Puerto Rico.
Una de las herramientas estadísticas utilizadas en el desarrollo de cada
uno de los métodos es la aplicación de probabilidad condicional. Para
ello se necesitan dos variables Q y X, con la condición que a una de ellas se le conoce el umbral. Supóngase Q el umbral conocido y llámese
X la variable de interés, variable a la que se le desea conocer el umbral.
El proceso consiste en, dadas las dos variables, utilizar la probabilidad
condicional P(Q | X) y mediante los métodos, determinar el umbral de
la variable de interés X
Referencias
(1) USEPA (United States Environmental Protection
Agency). National Lakes Assessment: A
Collaborative Survey of the Nation’s Lakes.
Washington, D.C. 2009; EPA 841-R-09-001.
(2) Paul, J. F. y McDonald, M. E. Development of
empirical, geographically specific water quality
criteria: A conditional probability
(3) Qian, S. S., King, R. S., y Richardson, C. J.
Two statistical methods for the detection of environmental
thresholds. Journal of Ecological
Modelling. 2003; 166(1-2), 87-97.
(4) Martínez Suárez, A. Métodos Estadísticos para
la Detección de Umbrales de Contaminación
en Ecosistemas Acuáticos de Agua Dulce.
M.S. Thesis, University of Puerto Rico-Mayagüez.
(5) Ritz, C. y Streibig, J. C. Nonlinear Regression
with R. New York: Springer. 2008.
(6) Faraway, J. J. Extending the linear Model with
R. New York: Chapman & Hall. 2006.
(7) Efron, B. y Tibshirani, R. An Introduction to the
Bootstrap. New York: Chapman & Hall. 1993.
(8) Crawley, M. The R Book. Londres. Wiley. 2007.
(9) Dobson, A. J. y Barnett, A. An Introduction
to Generalized Linear Models. (3a. ed.) New
York: Chapman & Hall. 2009.
(10) Dalgaard, P. Introductory Statistics with R.
(2a. ed.) New York: Springer. 2008.
(11) Paul, J. F. y McDonald, M. E. Development of
empirical, geographically specific water quality
criteria: A conditional probability analysis
approach. Journal of American Water Resources
Association. 2005; 41(5), 1211-23.
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