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Foro general de Meteorología => Climatología => Mensaje iniciado por: Vigorro... en Miércoles 19 Noviembre 2008 04:11:58 am
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::)
El tema es es siguiente... tengo una tabla de temperaturas medias mensuales de una estacion X para 15 años (imaginad el excel con 15 columnas y 12 filas), pero tengo Febrero de 1995 sin datos... puedo actuar de dos formas: dejarlo en blanco o no... si lo dejo en blanco, las medias mensuales para toda la serie las haria sobre 15 datos (15 años), pero la de Febrero saldria solo sobre 14... ademas, la media de cada año la haria con 12 datos (12 meses), salvo la de 1995 que la haria con solo 11 meses...
¿Es significativo quitar un dato de una serie tan corta?... en el caso de que me digais que no debo dejar en blanco el dato, se me ocurre que podria poner la misma media como dato, ¿no?... ¿o seria una chufla?... ¿seria preferible dejarlo en blanco?...
En numeros: con el dato en blanco, la media de Febrero es de 10'47 para la serie de 15 años (14 en realidad, no entra 1995 que estaria en blanco), y la media del año 1995 sale 16'25 (media de 11 meses), con una anomalia de -1'41 sobre la media total anual de la serie... si meto como dato en Febrero de 1995 los 10'47 de media de la serie (14 años), la media anual pasa a ser de 15'77 (0'48 mas baja) y la anomalia anual pasa a ser de -0'96 (0'45 menor)...
¿Que hago?... :confused:
Esta es la duda que me asalta cual cuatrero... :'(
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Tienes un problema, Vigorro. O utilizas información adicional de ese mes o ese año, o no puedes hacer nada. Te recomiendo coger una o varias estaciones cercanas y estudiar ese año e imputar un valor estimativo coherente con la evolución de ese mes, por corelaciones con las estaciones cercanas.
Un saludo
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Pues ya lo se, hablamos de diferencias de medio grado en las medias y en las anomalias, es mucho... :-\
Tendre que hacer lo que dices... 8)
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Si tienes alguna serie de alguna estación cercana que se pueda usar como variable proxy, mejor que mejor. Si no, te aconsejo que realices un ajuste (lineal) entre los febreros de que dispones y a partir de la curva de regresión obtenida hagas una predicción del valor faltante. Supongo que en excel son cuatro pasos nada más. Saludos.
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Pues si, yo haría lo que dice rs. Con la media que ya tienes de los 14 febrero le buscas una extrapolación de la realidad de otras estaciones cercanas. Como es lógico ese mes por si solo no sera valido, pero la media anual sera mas real que si no lo incluyeras y lo mismo con las medias de febrero. No creo que el error fuera superior a -+0.05.
Saludos.
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Yo también tomaría/analizaría las tendencias de los meses próximos para tener una idea de la posible variación, y tenerla en cuenta a la hora de interpolar con otros febreros,
supongo que habrá un procedimiento "standar" para estos casos que tenga en cuenta las diferentes correlaciones/tendencias estacionales y anuales,
pero si que es muy significativo, que con una simple decisión de interpolación de datos insuficientes varíe la tendencia tanto (5%)
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Perodnar pero lo +-0.05 me referia a grados celcius.
Saludos
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Entonces tenemos estas opciones...
1.- investigar estaciones similares...
2.- hacer un ajuste lineal y con la recta de regresion predecir un valor...
3.- lo que dice _00_, que no se muy bien que significa... :-[
Importante: ¿seria este el orden a seguir?... merci a todos, que no lo he dicho... :P
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Lo que quería decir es que si tienes por ejemplo, enero con anomalía negativa, y marzo con anomalía negativa es de suponer que febrero tiene unas papeletas de ser negativa,
vamos, analizar la tendencia del periodo en un plazo corto, para tenerla en cuenta con la interpolación anual (o co estaciones cercanas)
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Lo que quería decir es que si tienes por ejemplo, enero con anomalía negativa, y marzo con anomalía negativa es de suponer que febrero tiene unas papeletas de ser negativa,
vamos, analizar la tendencia del periodo en un plazo corto, para tenerla en cuenta con la interpolación anual (o co estaciones cercanas)
Hmm, la verdad que no estoy muy de acuerdo en este punto. La correlación entre meses del año es bien poca según vemos habitualmente. A un mes cálido le puede suceder otro frío y viceversa. Las anomalías mensuales en la temeperatura van saltando de positiva a negativa aleatoriamente, como un paseo aleatório diría yo.
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A ver, la estacion en cuestion es Mourente y el mes de marras febrero... y los datos son estos para Mourente (arriba) y Peinador (abajo), que es la mas parecida que he encontrado... en medio, la diferencia a favor de Peinador...
11,1 fe94 fe95 8,4 11,8 12,6 9,6 11,5 10,9 9,2 9,7 10,4 8 8,5 10,6 13,3
-1,2 -0,5 -0,8 -0,4 -0,4 -0,4 -0,2 -0,5 -0,8 -0,1 -0,4 -0,5 -1,0 -1,1
9,9 fe94 9,7 7,9 11 12,2 9,2 11,1 10,7 10,7 8,9 10,2 7,6 8 9,6 12,2
La media de las anomalias es -0'6... ¿seria correcto que como Peinador tuvo 11'0 en 1996, yo le pusiera a Mourente, para febrero del 96, 11'6?... ::)
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Si un dato no está, pues no está. Todo lo demás son supuestos que no aportan nada.
Además, si o=promedio(a,b....n) entonces o=promedio(a,b,....,n,o)
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Si un dato no está, pues no está. Todo lo demás son supuestos que no aportan nada.
Además, si o=promedio(a,b....n) entonces o=promedio(a,b,....,n,o)
En la mayoría de series estadísticas los missing no se deberían deducir con ningún procedimiento. Estoy de acuerdo con Vaqueret que mejor no utilizar ese dato. Cualquier deducción a partir de datos del entorno crearía un valor ficticio que como poco desviaría ligeramente la serie.
Aún así, si quieres rellenar el hueco, la opción media es la menos intrusiva. Aunque, a mi parecer, se debería establecer un procedimiento tipo... (por ejemplo, hay que probar)... calcular las medias anuales sin ese mes y las anuales completas y así establecer las correlaciones a base del mejor estadístico y más verosímil posible (media) y no con datos externos.
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Pero no me entero... ¿quereis decir que ponga como dato la media de la serie, que seria el que menos desvia, logicamente, dicha media?... gracias... :-[
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Vamos que para verlo claro lo mejor va a ser hacer pruebas:
He cogido la serie de los últimos 14 años de Alicante, mes a mes. He quitado uno a uno los 14x12 meses de la serie y he calculado la desviación de cada una de las 168 series incompletas respecto a la media de la serie original (siempre tenemos un mes missing).
RESULTADO DE LA DESVIACIÓN: +1,1240º
Ahora he sustituido, para cada una de las 168 series incompletas, el missing por la media de los 14 años del mes que nos falta
RESULTADO DE LA DESVIACIÓN: 0º
Esta sería la cutre-demostración que utilizar el valor medio de la serie de x años del mes que te falta para completar el missing, se obtiene una serie que estadísticamente consistente.
Eso es lo que haría yo, poner en el febrero que te falta la media de todos los febreros. No daña la consistencia de la serie.
NOTA IMPORTANTE: esto lo hago contestándote a la duda ESTADÍSTICAMENTE climatológica porque soy estadístico y no meteorólogo ::)
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NOTA IMPORTANTE: esto lo hago contestándote a la duda ESTADÍSTICAMENTE climatológica porque soy estadístico y no meteorólogo ::)
Ok meteonix, pero el tema es este que te cito... ¿que pasa si el mes que tengo sin dato fue un mes muy frio, o muy calido?...
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NOTA IMPORTANTE: esto lo hago contestándote a la duda ESTADÍSTICAMENTE climatológica porque soy estadístico y no meteorólogo ::)
Ok meteonix, pero el tema es este que te cito... ¿que pasa si el mes que tengo sin dato fue un mes muy frio, o muy calido?...
Claro, el otro día hablaba con un sociólogo y comentábamos que la estadística con su principal indicador "LA MEDIA" sirve para estimar "lo normal", "lo más común", "lo más probable"... así que... si no dispones del dato, ¿qué prefieres?
1. cometer un error manteniendo el missing
2. deducirlo mediante extrapolaciones respecto a estaciones cercanas por medios caseros con trasfondo científico (regresiones, modelos lineales, etc.)
3. utilizar una medida consistente que no desvíe los datos sobre lo que es más normal
Posiblemente un meteorólogo te dirá la opción 2. Yo, prefiero la 3 y con diferencia.
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Si no "rellenas" el hueco con ningún valor, en la práctica, es como si estuvieras poniendo en ese hueco un valor igual al de la media de los otros 11 meses del año, lo cual a priori tiene pinta de ser estadística y climáticamente más erróneo que poner la media de los 14 febreros restantes. Supuestamente, febrero es estadísticamente hablando, en medias, uno de los meses más fríos y la media de los 11 meses restantes será cercano a la media anual, 2 grados arriba abajo... El febrero que "pondrías" al no rellenar el hueco, resultaría uno de los más cálidos de toda las serie, no? :confused:
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Si no "rellenas" el hueco con ningún valor, en la práctica, es como si estuvieras poniendo en ese hueco un valor igual al de la media de los otros 11 meses del año, lo cual a priori tiene pinta de ser estadística y climáticamente más erróneo que poner la media de los 14 febreros restantes. Supuestamente, febrero es estadísticamente hablando, en medias, uno de los meses más fríos y la media de los 11 meses restantes será cercano a la media anual, 2 grados arriba abajo... El febrero que "pondrías" al no rellenar el hueco, resultaría uno de los más cálidos de toda las serie, no? :confused:
lo que dice meteoNix es rellenar con la media de los febreros, no del año.
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Claro, claro, seria rellenar con la media de los febreros... esta claro que estadisticamente es lo mejor, pero desde el punto de vista climatico si fue un mes raro, ya sea por calido o por frio, pues me lo como con patatas...
Creo que segun vea las estaciones cercanas asi hare: si veo que fueron normalillos meto la media, pero si los veo raros, extrapolo como sea...
Gracias a todos por el interes... 8)
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Si tienes acceso a series completas de las estaciones cercanas puedes hacer lo siguiente:
Calcula, sobre los datos de las estaciones cercanas, la anomalía de ese febrero sobre la media de febreros y la sumas a la media de los febreros de la serie en la que trabajas para calcular el febrero que te falta.
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Vigorro,
Igual los estadísticos me crucifican, pero te dejo un método sencillo que igual te vale.
1.- Calculas el promedio de todos los años con datos completos
2.- Calculas el promedio de todos los años con datos completos excluyendo el mes concreto que te falta el dato
3 .- Calculas la diferencia entre ambos
4.- Aplicas esa diferencia al promedio del año que te falta el dato, obteniendo éste con los datos restantes.
5.- Tendrás ahora dos promedios: uno sin el mes y otro con el mes que te falta. Ahora es fácil deducir la posible temperatura del missing.
De esta forma tienes en cuenta la media del mes que te falta y la media del año en que te falta el dato. Si el año es frío o cálido con respecto a la media lo recogerás mejor que si aplicas solo la media del mes que te falta.
Es otra opción.
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Aja, interesantes ambas propuestas, Vaqueret y metragirta, las estudiare... gracias... :)
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Me inclino por mirar las estaciones cercanas y hacer una comparativa de tus datos de esos meses en otros años, con los de ellos. Mirar cuál es la anomalía-diferencia entre los tuyos y los suyos.
, y por otro lado hacer la estadística de medias sin ese mes en tu estación y sin ese mes en la mas cercana. Después cruzar los datos y extraer las temperaturas más probables. Creo que la diferencia con la realidad podría ser despreciable dependiendo para qué quieras los datos.