Comparación y Evaluación de Métodos para la Imputación de Precipitación Faltante

Resumen

En estudios que involucran series temporales, como la precipitación, el análisis de datos depende en gran medida de la calidad y completitud de estos. En este trabajo se exploran diversas técnicas para la imputación de datos faltantes en registros de precipitación mensual, utilizando información proveniente de seis estaciones meteorológicas del Ecuador. Se han empleado conjuntos completos de datos para evaluar la efectividad de distintos métodos de estimación, incluyendo el método de promedio aritmético, la regresión lineal múltiple y árbol de decisión. El método de regresión lineal múltiple proporcionó una estimación aceptable de los datos de precipitación faltantes, lo cual es consistente con estudios previos cuyos hallazgos indican que la regresión lineal múltiple ha demostrado ser un enfoque confiable para la estimación de datos faltantes en diversos campos. Además, se implementó un algoritmo de árbol de decisión, conocido por su capacidad de ofrecer transparencia en la toma de decisiones, una característica útil en el análisis de fenómenos meteorológicos.