Variació de la temperatura de termòmetre humit a Lleida





Variació de la temperatura de termòmetre humit a Lleida


Organització Industrial II






Índex

Pàgina

1. Estudi del model original 3
2. Model amb Temperatura Mitja 4
3. Contrast de restricció única 5
4. Contrast de Chow 6
5. Contrast de restriccions múltiples 8
6. Contrast reset d’Anscombe i Ramsey 9

















El model que es vol estudiarés la temperatura humida en funció de diverses variables.
T_hum= β0 + β1·Mes + β2·T_max + β3·T_min + β4·Evap + β5·Precip + β6·Tensión_vapor + β7·Punto_rocio + β8·Rad + β9·Hum_rel

Les variables estudiades al model són les següents:
Mes: mes de l’any
T_max: temperatura màxima (dècimes de ºC)
T_min: temperatura mínima (dècimes de ºC)
Evap: evaporació (dècimes de mm)
Precip: precipitació(dècimes de mm)
Tensión_vapor: tensió de vapor (dècimes de hPa)
Punto_rocío: punt de rosada (dècimes de ºC)
Rad: radiació (10 kJ/m2)


1. Estudi del model original:
La recta de regressió que s’obté és :
T_hum = 101 + 0.124 Mes + 0.00299 T_max + 0.0888 T_min + 0.0702 Evap
+ 0.0281 Precip + 0.256 Tension_vapor + 0.542 Punto_rocio + 0.00950Rad
- 1.06 Hum_rel

A l’observar elsvalors de P, un cop feta la regressió, i amb un nivell de significació del 5% (α=0,05), les variables que superen el valor de 0.05, són els que pertanyen a les variables de T_max, Mes i Rad. Aquestes variables vol dir que no són estadísticament significatives en aquest model de regressió.
Globalment es veu que el model és estadísticament significatiu, ja que el valor de l’estadístic P, és moltproper a zero, i per tant menor a 0.05.
També es pot observar que és un regressió molt bona, ja que té una bondat d’ajust del 99%.
Els resultats que s’obtenen que permeten afirmar si les diferents variables del model , o el propi model, són estadísticament significatives , o no, són les següents:
Predictor Coef SE Coef T P
Constant 100.607 3.372 29.84 0.000
Mes0.1242 0.1175 1.06 0.291
T_max 0.002991 0.002588 1.16 0.249
T_min 0.08876 0.01365 6.50 0.000
Evap 0.07025 0.01513 4.64 0.000
Precip 0.028093 0.009285 3.03 0.003
Tension_vapor 0.25567 0.02982 8.57 0.000
Punto_rocio 0.54248 0.02313 23.46 0.000
Rad 0.009504 0.005721 1.66 0.098Hum_rel -1.06029 0.02982 -35.56 0.000


S = 6.15315 R-Sq = 99.0% R-Sq(adj) = 99.0%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P
Regression 9 1358734 150970 3987.47 0.000
Residual Error 356 13479 38
Total 365 1372213


Les hipòtesis nul·la i alternativa per a cadascun dels contrast anteriors són:
En aquest modeles vol estudiar la hipòtesis de contrast de restriccions tant individual com global.
Per al contrast de significació individual:



Per al contrast de significació global del model:



2. Model amb Temperatura Mitja
Posteriorment s’estudia el cas de que si seria més correcte utilitzar la regressió de la T_mitja en comptes d’utilitzant les dues variables T_max i T_min.
Els resultatsobtinguts per aquest model són:
T_hum = 96.4 + 0.306 Mes + 0.104 Evap + 0.0322 Precip + 0.304 Tension_vapor
+ 0.573 Punto_rocio + 0.0135 Rad - 1.09 Hum_rel + 0.0152 T_mitja


Predictor Coef SE Coef T P
Constant 96.447 3.461 27.86 0.000
Mes 0.3060 0.1191 2.57 0.011
Evap 0.10402 0.01475 7.05 0.000
Precip0.032235 0.009710 3.32 0.001
Tension_vapor 0.30354 0.03015 10.07 0.000
Punto_rocio 0.57253 0.02368 24.17 0.000
Rad 0.013470 0.005960 2.26 0.024
Hum_rel -1.09383 0.03072 -35.61 0.000
T_mitja 0.015157 0.005189 2.92 0.004


S = 6.45242 R-Sq = 98.9% R-Sq(adj) = 98.9%


Analysis of Variance

Source DF SS...