ImpactU Versión 3.11.2 Última actualización: Interfaz de Usuario: 16/10/2025 Base de Datos: 29/08/2025 Hecho en Colombia
Exploración espacio temporal de la distribución de datos faltantes de precipitación mensual en el centro occidente de Venezuela, con fines de selección de estaciones Space-Time exploration of the distribution of missing data for the selection of monthly precipitation stations in central western of Venezuela
Los datos faltantes se definen como un mecanismo de no respuesta de una variable o una serie de variables, en este caso se exploro la distribucion espacial y temporal de los datos faltantes de precipitacion mensual en el centro occidente de Venezuela, con el fin de seleccionar las estaciones y la serie temporal mas adecuada. Se plantearon diversas preguntas espacio-temporales generales e individuales que derivaron en la aplicacion de tecnicas espaciales y temporales de Analisis Exploratorio de Datos. Los resultados indican de un Mecanismo No Aleatorio de Datos Faltantes (MNAR) Espacio-Temporal y el diagnostico de los denominados Block Missing Data. Sin embargo, se logro realizar una seleccion espacial de un conjunto de 88 estaciones que aproximadamente tienen un comportamiento de un Mecanismo Completamente Aleatorio de Datos Faltantes en el Espacio-Tiempo. Se recomienda trabajar con un conjunto de 42 estaciones de precipitacion mensual ubicadas en 5 estados de Venezuela, ya que el comportamiento de la mismas sigue una Distribucion Espacial Aletoria. Palabras clave: Datos Faltantes, Espacio-Tiempo, Analisis Exploratorio de Datos. Abstract The missing data values are defined as a non-response mechanism of a variable(s), in this case we explored the spatial and temporal distribution of the missing data values of monthly precipitation in central western Venezuela, in order to select the stations and the most appropriate time series. General and individual space-time questions were raised that resulted in the application of spatial and temporal techniques of Exploratory Data Analysis. The results indicate a Non-random Missing Data Mechanism (MNAR) and the diagnosis of the so-called Block Missing Data. However, it was possible to perform a spatial selection of a set of 88 stations that approximately have a Missing Completely at Random (MCAR) in Space-Time, it is recommended to work with a set of 42 monthly precipitation stations located in 5 states of Venezuela because follows a random spatial distribution. Key words: Missing Data, Space-Time, Exploratory Data Analysis.
